Introduction to Apache Flink and Apache Kafka - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020

以下是对文档内容的简要总结： 这份文档介绍了Apache Flink和Apache Kafka两种开源工具的核心概念和功能，重点突出它们在数据流处理和分析中的应用。 ### Apache Flink 1. **框架特性**： - 开源、分布式数据分析框架。 - 核心支持流处理，兼顾批处理（Batch API）。 - 支持多种数据源（如Kafka、RabbitMQ、HDFS、JDBC）和数据处理逻辑（如ETL、图计算、机器学习）。 - 提供低延迟、高效窗口操作和聚合功能。 2. **基本API概念**： - 数据流（DataStream）和数据集（DataSet）是核心接口。 - 开发流程：引入数据源（Source），应用操作（Operator），输出结果（Sink）。 3. **运行命令示例**： - 启动和停止Flink集群：`start-cluster.sh`和`stop-cluster.sh`。 - 运行应用程序：支持无参数运行、带输入输出参数的运行，以及指定类入口点的运行。 ### Apache Kafka 1. **系统特性**： - 分布式、容错的发布-订阅消息系统。 - 服务于大规模生产流数据的引入、存储和消息传递。 - 通常部署在一组服务器集群中。 2. **核心概念**： - **主题（Topic）**：数据流的分类标识。 - **记录（Records）**：包含键（Key）、值（Value）和时间戳（Timestamp）。 - **生产者（Producer）**：将记录发布到主题。 - **消费者（Consumer）**：订阅主题并处理记录。 - **分区（Partition）**：每个主题的日志分区，是有序、不可变的记录序列。 - **偏移量（Offset）**：分区内记录的唯一序列号。 - **保留策略（Retention Policy）**：记录保留时间，超时后删除以释放磁盘空间。 ### 资源链接 - **Flink**： - 官方文档：https://flink.apache.org/ - 社区：https://flink.apache.org/community.html#mailing-lists - 会议：http://flink-forward.org/ - **Kafka**： - 官方文档：https://kafka.apache.org/ - 社区：https://kafka.apache.org/contact - 会议：https://kafka-summit.org/ ### 总结 Apache Flink和Apache Kafka是流数据处理和分析领域的重要工具。Flink提供强大的流批统一处理能力，而Kafka则是一条高效、容错的流数据管道，两者常协同工作以支撑大规模数据实时处理的需求。