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深度学习10--强化学习

Apache Flink 执行过程中的四层图详解

引言

Apache Flink 是一个高性能的流处理框架,它提供了强大的API来构建复杂的数据流应用程序。Flink 的核心是它的流处理引擎,该引擎能够将用户的程序转化为一系列的图(Graphs),并在这些图的基础上进行优化,最终将其调度到集群上执行。本文将详细介绍 Flink 程序执行过程中的四个关键阶段所对应的图模型。

1. DataFlow Graph (逻辑数据流图)

定义

逻辑数据流图是最接近用户程序的表示形式,它是用户定义的数据流程序的直观表示。在这一阶段,用户通过 Flink 提供的 API 定义数据源(Source)、转换(Transformations)和数据接收器(Sink)。

组件

  • Source:数据流的起点,可以是外部系统中的数据,如 Kafka 或文件系统。
  • Transformation:对数据流进行的操作,例如 Map、Filter 或 Reduce。
  • Sink:数据流的终点,将处理后的数据发送到外部系统,如数据库或另一个消息队列。

示例

DataStream
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