应用场景：周期内累计PV，UV指标（如每天累计到当前这一分钟的PV，UV）。这类指标是一段周期内的累计状态，对分析师来说更具统计分析价值，而且几乎所有的复合指标都是基于此类指标的统计（不然离线为啥都要累计一天的数据，而不要一分钟累计的数据呢）。
以下是Flink的主要应用场景：事件驱动型应用：如反欺诈、基于规则的报警、Web应用等。数据分析应用：实时执行分析，合并最新数据，产生实时结果。数据流水线应用：类似ETL，实现数据的连续流转，实时从源数据生成。Flink系统架构由JobManager和TaskManager两部分构成，遵循Master-Slave架构原则。
应用场景：离线数仓加速：Flink Table Store v2 作为低成本、无服务的湖存储，适合离线数仓加速。它支持 Flink Streaming 写入，下游能够与各种计算引擎进行批量查询或 OLAP 查询。
2018年4月，数栈技术团队在GitHub上开源FlinkX，得到了开发者们的广泛合作与支持，推动了工具的快速发展。两年后的2022年4月，技术团队对FlinkX进行了升级，更名为ChunJun，致力于与全球开发者共同推进数据集成技术的发展。
Storm是一个分布式实时计算系统，适用于处理大数据流的应用场景。它可以实时地对数据进行处理和分析，并且具有良好的可扩展性和容错性。Flink是一个开源的大数据处理框架，它支持批处理和流处理的混合负载。Flink提供了数据并行处理和状态管理等功能，适用于各种大数据处理场景。
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。API层提供了DataStream和DataSet API，让用户可以方便地进行高级或基础的数据处理。
在keyby后数据分流，window是把不同的key分开聚合成窗口，而windowall则把所有的key都聚合起来所以windowall的并行度只能为1，而window可以有多个并行度。
窗口可以是时间驱动的（Time Window，例如：每30秒钟），也可以是数据驱动的（Count Window，例如：每一百个元素）。一种经典的窗口分类为：滑动窗口分配器将元素分配给固定长度的窗口。类似于滚动窗口分配器，窗口的大小由窗口大小参数配置。另外一个参数控制滑动窗口的启动频率。
窗口分配器负责将一个事件分配给一个或多个窗口，内置窗口包括： 滚动窗口（Tumbling Windows）、滑动窗口（Sliding Windows）、会话窗口（Session Windows）、全局窗口（Global Windows），也可以通过继承WindowAssigner类来自定义窗口。
Flink的窗口机制是数据流处理中一种核心概念，它允许系统对数据流进行分组、聚合和处理。窗口可以大致分为两类：CountWindow和TimeWindow。CountWindow是一种基于数据条数的窗口，与时间无关，而TimeWindow则基于时间生成窗口。
以下是Flink中三种基于窗口的Join类型：Tumbling Window Join（滚动时间窗口Join）：在这个模型中，数据流被划分为固定大小的时间窗口。窗口内过滤具有公共key的所有元素，并以成对组合的形式进行关联。此操作后，将传递给JoinFunction或FlatJoinFunction执行操作。
大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘、数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。
在大数据培训班主要培训内容有：课程内容教学。不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。项目实战训练。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。
负责监控和优化ETL的性能，持续性地提出改进自动化运维平台建议 技能要求 计算机科学或相关专业本科及以上学历； 熟悉Linux系统，熟练编写shell/perl/python一种或多种脚本语言； 熟悉Hive、Hadoop、MapReduce集群原理，有hadoop大数据平台运维经验者优先； 熟悉数据库的性能优化、SQL调优。
大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。
· Hadoop生态介绍 · Hadoop运行模式 · 源码编译 · HDFS文件系统底层详解 · DN&NN工作机制 · HDFS的API操作 · MapReduce框架原理 · 数据压缩 · Yarn工作机制 · MapReduce案例详解 · Hadoop参数调优 · HDFS存储多目录 · 多磁盘数据均衡 · LZO压缩 · Hadoop基准测试 Zookeeper · 。
在数据处理的进化版图上，Apache Flink以其独特的魅力脱颖而出，作为一款专为高吞吐量、低延迟和高性能设计的分布式流处理框架，它在实时数据世界中扮演着至关重要的角色。
大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。
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。
大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
大数据有哪些框架的如下：大数据处理和分析是一个复杂而庞大的领域，涉及到了众多的技术和工具。下面列举了一些在大数据处理和分析中常用的框架：Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。
大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
学 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。
在数据处理的进化版图上，Apache Flink以其独特的魅力脱颖而出，作为一款专为高吞吐量、低延迟和高性能设计的分布式流处理框架，它在实时数据世界中扮演着至关重要的角色。
Flink的特点主要体现在其分布式流处理框架的设计上，它具备高性能、高可靠性、灵活性以及精确的事件时间处理等多个方面。首先，Flink的高性能是其核心优势之一。它采用了基于事件时间的处理和状态管理机制，能够实现低延迟、高吞吐的数据处理。
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。流式计算框架可以实时接收和处理数据，根据需要输出结果。
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。
Apache Flink：是一个开源的流处理框架，具有高性能、高吞吐量和低延迟的特点，支持批处理和流处理。Apache Kafka：是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据管道和流应用。Apache Storm：是一个分布式实时计算系统，可以处理高速数据流并实时分析。
