大数据flink投资|近几年来我国大数据市场发展为何如此迅速

1. Apache Flink现在在大数据处理方面能够和Apache Sp

我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题Apache Flink现在在大数据处理方面能够和Apache Sp

2. 学大数据,需要学什么课程吗兄弟请具体点。

IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进,很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢,希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间,迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才,而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多,但是,大数据到底学的课程是什么呢?大数据学习的知识点都有哪些呢?下面给大家好好普及一下,这样学起来才会有的放矢。

首先我们要了解java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapRece是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

3. Apache Flink现在在大数据处理方面能够和Apache Spark分庭抗礼么

我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。不过因为好奇,我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子,感觉和spark非常类似,心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了解的深入,这些API体现了一些flink的新奇的思路,这些思路还是和spark有着比较明显的区别的。我对这些思路有些着迷了,所以花费了更多的时间在这上面。 flink中的很多思路,例如内存管理,dataset API都已经出现在spark中并且已经证明 这些思路是非常靠谱的。所以,深入了解flink也许可以帮助我们分布式数据处理的未来之路是怎样的 在后面的文章里,我会把自己作为一个spark开发者对flink的第一感受写出来。因为我已经在spark上干了2年多了,但是只在flink上接触了2到3周,所以必然存在一些bias,所以大家也带着怀疑和批判的角度来看这篇文章吧。Apache Flink是什么flink是一款新的大数据处理引擎,目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和spark和类似。没错,flink也在尝试解决spark在解决的问题。这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用。所以,flink和spark的目标差别并不大,他们最主要的区别在于实现的细节。后面我会重点从不同的角度对比这两者。Apache Spark vs Apache Flink1.抽象 Abstractionspark中,对于批处理我们有RDD,对于流式,我们有DStream,不过内部实际还是RDD.所以所有的数据表示本质上还是RDD抽象。后面我会重点从不同的角度对比这两者。在flink中,对于批处理有DataSet,对于流式我们有DataStreams。看起来和spark类似,他们的不同点在于:一)DataSet在运行时是表现为运行计划(runtime plans)的在spark中,RDD在运行时是表现为java objects的。通过引入Tungsten,这块有了些许的改变。但是在flink中是被表现为logical plan(逻辑计划)的,听起来很熟悉?没错,就是类似于spark中的dataframes。所以在flink中你使用的类Dataframe api是被作为第一优先级来优化的。但是相对来说在spark RDD中就没有了这块的优化了。 flink中的Dataset,对标spark中的Dataframe,在运行前会经过优化。在spark 1.6,dataset API已经被引入spark了,也许最终会取代RDD 抽象。二)Dataset和DataStream是独立的API在spark中,所有不同的API,例如DStream,Dataframe都是基于RDD抽象的。但是在flink中,Dataset和DataStream是同一个公用的引擎之上两个独立的抽象。所以你不能把这两者的行为合并在一起操作,当然,flink社区目前在朝这个方向努力(https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-2320),但是目前还不能轻易断言最后的结果。2.内存管理 一直到1.5版本,spark都是试用java的内存管理来做数据缓存,明显很容易导致OOM或者gc。所以从1.5开始,spark开始转向精确的控制内存的使用,这就是tungsten项目了 flink从第一天开始就坚持自己控制内存试用。这个也是启发了spark走这条路的原因之一。flink除了把数据存在自己管理的内存以外,还直接操作二进制数据。在spark中,从1.5开始,所有的dataframe操作都是直接作用在tungsten的二进制数据上。3.语言实现spark是用scala来实现的,它提供了Java,Python和R的编程接口。flink是java实现的,当然同样提供了Scala API所以从语言的角度来看,spark要更丰富一些。因为我已经转移到scala很久了,所以不太清楚这两者的java api实现情况。4.APIspark和flink都在模仿scala的collection API.所以从表面看起来,两者都很类似。下面是分别用RDD和DataSet API实现的word count// Spark wordcountobject WordCount { def main(args: Array[String]) { val env = new SparkContext("local","wordCount") val data = List("hi","how are you","hi") val dataSet = env.parallelize(data) val words = dataSet.flatMap(value => value.split("\\s+")) val mappedWords = words.map(value => (value,1)) val sum = mappedWords.receByKey(_+_) println(sum.collect()) }}// Flink wordcountobject WordCount { def main(args: Array[String]) { val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val data = List("hi","how are you","hi") val dataSet = env.fromCollection(data) val words = dataSet.flatMap(value => value.split("\\s+")) val mappedWords = words.map(value => (value,1)) val grouped = mappedWords.groupBy(0) val sum = grouped.sum(1) println(sum.collect()) }}不知道是偶然还是故意的,API都长得很像,这样很方便开发者从一个引擎切换到另外一个引擎。我感觉以后这种Collection API会成为写data pipeline的标配。Steamingspark把streaming看成是更快的批处理,而flink把批处理看成streaming的special case。这里面的思路决定了各自的方向,其中两者的差异点有如下这些: 实时 vs 近实时的角度flink提供了基于每个事件的流式处理机制,所以可以被认为是一个真正的流式计算。它非常像storm的model。而spark,不是基于事件的粒度,而是用小批量来模拟流式,也就是多个事件的集合。所以spark被认为是近实时的处理系统。 Spark streaming 是更快的批处理,而Flink Batch是有限数据的流式计算。虽然大部分应用对准实时是可以接受的,但是也还是有很多应用需要event level的流式计算。这些应用更愿意选择storm而非spark streaming,现在,flink也许是一个更好的选择。 流式计算和批处理计算的表示 spark对于批处理和流式计算,都是用的相同的抽象:RDD,这样很方便这两种计算合并起来表示。而flink这两者分为了DataSet和DataStream,相比spark,这个设计算是一个糟糕的设计。对 windowing 的支持 因为spark的小批量机制,spark对于windowing的支持非常有限。只能基于process time,且只能对batches来做window。 而Flink对window的支持非常到位,且Flink对windowing API的支持是相当给力的,允许基于process time,data time,record 来做windowing。 我不太确定spark是否能引入这些API,不过到目前为止,Flink的windowing支持是要比spark好的。 Steaming这部分flink胜SQL interface目前spark-sql是spark里面最活跃的组件之一,Spark提供了类似Hive的sql和Dataframe这种DSL来查询结构化数据,API很成熟,在流式计算中使用很广,预计在流式计算中也会发展得很快。至于flink,到目前为止,Flink Table API只支持类似DataFrame这种DSL,并且还是处于beta状态,社区有计划增加SQL 的interface,但是目前还不确定什么时候才能在框架中用上。所以这个部分,spark胜出。Data source IntegrationSpark的数据源 API是整个框架中最好的,支持的数据源包括NoSql db,parquet,ORC等,并且支持一些高级的操作,例如predicate push downFlink目前还依赖map/rece InputFormat来做数据源聚合。这一场spark胜Iterative processingspark对机器学习的支持较好,因为可以在spark中利用内存cache来加速机器学习算法。但是大部分机器学习算法其实是一个有环的数据流,但是在spark中,实际是用无环图来表示的,一般的分布式处理引擎都是不鼓励试用有环图的。但是flink这里又有点不一样,flink支持在runtime中的有环数据流,这样表示机器学习算法更有效而且更有效率。这一点flink胜出。Stream as platform vs Batch as PlatformSpark诞生在Map/Rece的时代,数据都是以文件的形式保存在磁盘中,这样非常方便做容错处理。Flink把纯流式数据计算引入大数据时代,无疑给业界带来了一股清新的空气。这个idea非常类似akka-streams这种。成熟度目前的确有一部分吃螃蟹的用户已经在生产环境中使用flink了,不过从我的眼光来看,Flink还在发展中,还需要时间来成熟。结论目前Spark相比Flink是一个更为成熟的计算框架,但是Flink的很多思路很不错,Spark社区也意识到了这一点,并且逐渐在采用Flink中的好的设计思路,所以学习一下Flink能让你了解一下Streaming这方面的更迷人的思路。

4. Apache Flink和Apache Spark有什么异同它们的发展前景分别怎样

Apache Fink是一种大规模的数据处理工具,它以大数据量的低数据延迟和高容错性快速处理大数据。它的定义特征是它能够实时处理流数据。

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境。

相同点:

都是apache 软件基金会(ASF)旗下顶级项目,都是通用数据处理平台。它们可以应用在很多的大数据应用和处理环境。两者均可在不依赖于其他环境的情况下运行于standalone模式,或是运行在基于hadoop(YARN,HDFS)之上,由于它们均是运行于内存,所以他们表现的都比hadoop要好很多。

二者的不同:

Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。flink的流式处理的是真正的流处理。流式数据一旦进入就实时进行处理,这就允许流数据灵活地在操作窗口。

Spark 在另一方面是基于弹性分布式数据集(RDD),这(主要的)给于spark基于内存内数据结构的函数式编程。它可以通过固定的内存给于大批量的计算。

5. Apache Flink是什么

Flink其实就是Apache Flink,是一款业内非常火的大数据产品,由Apache软件基金会开发,核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Apache Flink是个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。虽然,spark和storm的计算框架非常成熟,但是Flink仍然占据了一席之地。主要在于flink在设计event time处理模型上比较优秀:watermark的计算实时性高,输出延迟低,而且接受迟到数据没有spark那么受限。另外,Flink提供的window programming模型非常的灵活,不但支持spark、storm没有的session window,而且只要实现其提供的WindowAssigner、Trigger、Evictor就能创造出符合自身业务逻辑的window,flink可谓功能非常强大。

6. 大数据未来的发展前景怎么样

2021互联网大数据就业方向及市场前景(1)技术性开源系统完全免费流行的云计算技术全是开源系统的,java开发者能够完全免费得到。完全免费的技术性和活跃性的小区使版本号迭代更新更快。比如Hadoop、Spark、Flink、HBase、Kafka互联网大数据关键技术等。(2)优秀人才紧缺现阶段,依据人力资源市场的有关统计分析,尽管许多 互联网大数据职位的专业人才非常大,但互联网行业的从业人数不够五万人。能够预知未来3-5年,互联网大数据优秀人才空缺将再次扩张至200W之上。因而,互联网大数据发展前景将极其宽阔。(3)领域高薪职位互联网大数据公司的薪资高过一般的研发工程师。并且,假如学精云计算技术,将有大量的机遇进到大型厂。比如阿里、腾讯官方等一线互联网公司依然必须很多互联网大数据优秀人才。互联网大数据就业方向尽管互联网大数据的发展前景非常好,但把握java开发技术性也是前提条件。不然,无论这一行业发展得多么好,有多少工作中机遇,都与你没有关系。实际上,大到全球500强,BAT那样的企业,小到初创公司,她们都要求数据信息优秀人才。现阶段,互联网大数据优秀人才总数较少,因而大部分企业的数据信息单位一般全是扁平化设计的等级方式,大概分成大数据分析师、杰出研究者、单位主管3个等级。大企业很有可能依照主要用途的层面来区划不一样的精英团队,而在小公司则必须身兼多职。有一些着重强调互联网大数据发展战略的互联网公司则会另设最大岗位—如阿里的顶尖数据信息官。这一岗位的绝大多数人要往研究内容发展趋势,变成关键数据信息发展战略优秀人才。另一方面,大数据工程师对商业服务和商品的了解,并不逊于各个部门职工,因而也可转为产品研发或业务部,甚至升高为企业的高管。

7. 大数据学习培训如何学

1/6 大数据分析的五个基本方面(预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 (数据质量和数据管理) 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations(可视化分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines(语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法) 可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。2/6大数据处理大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,笔者总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。3/6采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Ora。

8. 近几年来我国大数据市场发展为何如此迅速

流式处理占主导地位,Kafka和Spark成为主流应用

根据数据处理的时效性,大数回据处理系统可答以分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中,批式大数据又被称为历史大数据,流式大数据又被称为实时大数据。

以Hadoop为代表的批处理大数据系统需先将数据汇聚成批,经批量预处理后加载至分析型数据仓库中,以进行高性能实时查询。这类系统虽然可对完整大数据集实现高效的即席查询,但无法查询到最新的实时数据,存在数据迟滞高等问题。

以Spark Streaming、Storm、Flink为代表的流处理大数据系统将实时数据通过流处理,逐条加载至高性能内存数据库中进行查询。此类系统可以对最新实时数据实现高效预设分析处理模型的查询,数据迟滞低。

随着互联网、计算机行业快速发展,企业对数据的时效性越发重视,企业应用也逐渐由批处理数据平台向实时的流数据数据平台转移。以流数据处理为代表的Spark、kafka大数据系统近年来大放异彩,取代了Hadoop的主导地位。

更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

9. 现在大数据的发展趋势

主要有几点发展趋势:

一是流式架构的更替,最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算,只能采用Lambda架构,批的任务用批计算引擎,流式任务采用流计算引擎,比如批处理采用MapRece,流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理,近年来纯流架构的Flink异军突起,由于其架构设计合理,生态健康,近年来发展特别快。

二是大数据技术的云化,一方面是公有云业务的成熟,众多大数据技术都被搬到了云上,其运维方式和运行环境都发生了较大变化,带来计算和存储资源更加的弹性变化,另一方面,私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术,期望更加精细化地利用计算资源。

三是异构计算的需求,近年来在通用CPU之外,GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛,不同芯片擅长不同的计算任务,大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片,提升数据处理的效率。

四是兼容智能类的应用,随着深度学习的崛起,AI类的应用越来越广泛,大数据的技术栈在努力兼容AI的能力,通过一站式的能力来做数据分析和AI应用,这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务,调用机器学习和深度学习的算法来训练模型,完成各类数据分析的任务。

10. 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

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