众多优秀的特性，使得Flink成为开源大数据数据处理框架中的一颗新星，随着国内社区不断推动， 越来越多的国内公司开始选择使用Flink作为实时数据处理的技术 ，在将来不久的时间内，Flink也将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据数据处理框架的标准。
Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。
传统离线数仓如Hive具有高度成熟度和稳定性，但在高实时性需求场景中，借助实时数仓Flink可将延时降低至秒级或分钟级。然而，使用两套架构意味着资源消耗和维护工作倍增，因此，一个能够整合离线与实时任务、批处理与流式任务的架构是必要的。这就是DLink统一技术栈的优势所在。
为了提高数据处理的效率，Flink CDC 0对数据格式和算子编排进行了深度定制，实现了表结构变更同步和整库同步支持。
Apache Flink是一个流处理和批处理的大数据处理框架。它支持高并发、高吞吐量的数据处理，并具有高度的可扩展性和容错性。Flink适用于实时数据流的处理和分析，以及大规模数据集的处理任务。它的计算模型支持事件时间和处理时间的窗口操作，使得数据处理更加灵活。
为了存储这些庞大的数据，分布式存储系统如Hadoop等应运而生，它们能够横向扩展存储容量，确保数据的可靠性与稳定性。数据处理与分析阶段紧随其后。当数据积累到一定规模后，如何高效地处理和分析这些数据成为了关键。在这一阶段，各种大数据处理框架如Spark、Flink等逐渐崭露头角。
大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming。Storm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理、数据的流转、任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了。
大数据处理中的计算技术涉及多个方面，其核心在于高效、准确地处理和分析规模庞大、复杂多样的数据集合。这些技术主要包括分布式计算、内存计算、并行计算等。分布式计算是大数据处理的重要基础，通过将数据分散存储在网络中的多个节点上，可以充分利用各节点的计算资源，实现数据的并行处理和分析。
大数据的四种主要计算模式包括批处理计算、流计算、图计算和交互式计算。批处理计算是一种常见的大数据计算模式，它主要处理大规模静态数据集。在这种模式下，数据被分为多个批次，然后对每个批次进行独立处理。
物联网技术 物联网技术通过射频识别、传感器等技术手段，实现对物流过程中物品的智能识别、定位、跟踪和管理。这一技术的应用可以大大提高物流效率和准确性。解释：物联网技术在物流领域的应用主要体现在货物追踪与追溯。通过RFID技术，可以自动识别货物信息并将其传输到物流信息平台，实现货物的智能识别。
1、通过docker-compose一键部署，实现大数据平台快速搭建。组件版本如下：Apache Hadoop Prestodb 0.24Kafka 0+、Hbase Hive ELK Flink on yarn 13。部署步骤如下： 安装docker，确保系统兼容性。 安装docker-compose工具。
2、首个Kubernetes大数据平台开源！一键部署，免费使用！智领云自主研发的创新成果——Kubernetes Data Platform （KDP），已正式开源，旨在简化开发者在Kubernetes上部署和管理大数据组件的流程。只需基本命令行工具，开发者就能轻松创建以前昂贵的大数据平台，无需重复研发，节省大量时间和资金。
3、大数据挖掘工程师的课程内容涉猎很多，包括JavaSE开发、JavaEE开发、并发编程实战开发、Linux精讲、Hadoop生态体系、Python实战开发、Storm实时开发、Spark生态体系、ElasticSearc、Docker容器引擎、机器学习、超大集群调优、大数据项目实战等。
4、Flink CDC 0 是一款由阿里云开源的大数据平台发布的实时数据集成框架，它基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术，结合 Flink 的管道能力与丰富生态，实现高效海量数据实时集成。
5、华为云大数据分析平台是一个基于 Hadoop 生态圈开发的大数据处理系统，支持数据离线（MapReduce）和实时流处理（Storm），集成了常用的数据分析和建模工具，例如 Mahout 和 Flink，支持 HBase、Hive、Pig 等常用的存储和计算框架。
6、大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据专储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
Spark Apache Spark是一个快速的大数据处理框架，提供了一个分布式计算环境，支持大规模数据处理和分析。相比于Hadoop，Spark在迭代操作和处理大量数据时可以更高效地进行内存管理和计算性能优化。此外，Spark还支持机器学习库（MLlib）、图形处理库（GraphX）和流处理库（Spark Streaming）等。
大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。
学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。
Samza：Samza 是 LinkedIn 开源的分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于 Twitter 的 Storm 系统。但与 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系统。
学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。
大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。
Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。
1、Flink是一个分布式系统，支持与各种集群资源管理器（如Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes）集成，也可独立运行。部署时，Flink自动根据应用程序的并行性需求分配资源，处理失败并请求替换容器。通过REST调用简化了与多种环境的集成。在任何规模上运行 Flink设计用于在任何规模下运行有状态流应用程序。
2、Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站移动应用程序上的用户交互，所有这些数据均作为流生成。
3、版本引入的状态管理进一步提升了性能，使得处理复杂流传输变得更为灵活。Flink通过轻量级分布式快照机制实现容错，同时利用Save Points技术避免数据丢失，为实时推荐、欺诈检测和数仓分析等关键应用场景提供了强大支持。Flink的架构设计精巧，分为API&Libraries、Runtime核心和物理部署三层。
4、Flink的运行架构和执行流程有哪些关键步骤？请简要描述。
5、flink8版本jobmanager日志里出现如下：由于该job已经不再执行但是页面仍处于打开状态，故会出现该日志 关闭该job详情的页面即可。
6、流批一体的应用场景Flink 在 Shopee 的应用广泛，超过60个项目使用了 Flink 批任务，每日生成数千实例支持业务。尤其在数仓领域，Flink 的流批一体解决了Lambda架构中的统一计算问题，通过 Flink+Hudi构建近实时数仓，满足广告业务和核心业务的数据需求，实现了分钟级延迟和资源效率提升。