接下来为大家讲解flinkapi编程，以及flink的api涉及的相关信息，愿对你有所帮助。
简略信息一览：
- 1、Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析
- 2、Flink架构、原理
- 3、flink中可以实现每n秒执行一个方法的定时任务吗?使用Java自己的定时操作...
- 4、基于Flink的实时计算平台的构建
Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析
组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。
Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是***的； 批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。
但是，Flink 可以很好的集成很多 Hadoop 组件，例如 HDFS、YARN 或 HBase。 当与这些组件一起运行时，Flink 可以从 HDFS 读取数据，或写入结果和检查点（checkpoint）/快照（snapshot）数据到 HDFS 。 Flink 还可以通过 YARN 轻松部署，并与 YARN 和 HDFS Kerberos 安全模块集成。
第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，对Flink的作业调度和资源管理做了明确的分层和解耦。这样做的第一个好处是Flink可以在各种开源资源管理器上本地运行。这种分布式架构改进后，Flink可以原生运行在HadoopYarn和Kubernetes这两种最常见的资源管理系统上。
Flink架构、原理
1、下面哪些是flink架构的组成部分 Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它由以下几个组成部分：Flink 运行时：负责管理 Flink 应用程序的执行，包括任务调度、资源管理、容错等。Flink 库：提供各种功能，如数据流处理、批处理、图算法、机器学习等。
2、关于作者：张利兵，资深架构师，流式计算领域专家，第四范式华东区AI项目架构师，原明略数据华东区大数据架构师。有多年大数据、流式计算方面的开发经验，对Hadoop、Spark、Flink等大数据计算引擎有着非常深入的理解，积累了丰富的项目实践经验。
3、最近正在深入地研究与重度使用Flink，中途了解到它实际上就是Google Dataflow模型的一种implementation。我是个喜欢刨根问底的人，于是就阅读了Dataflow的原始论文与其他相关资料，顺便写篇东西来总结下。看官如果对Flink有了解的话，就会发现Flink的设计与Dataflow模型高度贴合。
flink中可以实现每n秒执行一个方法的定时任务吗?使用Java自己的定时操作...
timer.schedule（timerTask， 0， time）；这个里面 time 是时间间隔 ，间隔多少时间执行一次这个timerTask。就是需要看你怎么设置了。
在Java中有三种实现定时任务的方式：java自带的API java.util.Timer类 java.util.TimerTask类 。 Quartz框架 开源 功能强大 使用起来稍显复杂. Spring 0以后自带了 task 调度工具，比Quartz更加的简单方便.Spring从0后自带了task调度工具，不需要引入其他的第三方依赖。
在主类中读取定义文件，任务***自动运行。public class Test（）{ public void static main（String[] args）{ ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext（beans-config.xml）；} } 将配置文件放在该项目的classpath下，一般你放在src目录下即可。
最常用的做法是使用UNIX的cron直接执行Java程序。并不需要在Java做的那么复杂。Windows服务器也有类似于cron的任务管理功能，同理 --- Tomcat不是用来管理定时任务的，如果没有HTTP请求，Servlet是不会被执行的。建议lz把定期执行的处理做成一个独立的Java程序，用cron执行。
基于Flink的实时计算平台的构建
1、消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。 计算层 Flink 有了源数据，在 计算层 经过Flink实时计算引擎做一些加工处理，然后落地到存储层中不同存储介质当中。
2、SmartNews的数据湖架构师戚清雨在Flink Forward Asia 2022大会上分享了他们构建的高效数据湖实践，这一创新性策略分为五个关键环节：数据湖构建、Iceberg v1的挑战与解决方案、实时更新优化、Iceberg v2的革命性突破，以及未来展望。
3、Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它用于构建大规模数据流和离线处理应用程序。Flink 提供了一个高效的分布式计算引擎，能够在多核和集群环境中处理实时数据流，并且能够同时处理大规模数据集。
4、Libraries层：该层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。核心概念：Job Managers，Task Managers，Clients Flink也是典型的master-slave分布式架构。
5、Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
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