Apache Flink 是一个框架和分布式处理惩罚引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
Apache Flink 功能强大，支持开辟和运行多种差别种类的应用程序。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。
Apache Flink 可以使用 Java 或 Scala 进行编程。Scala 是一种混淆了面向对象和函数式编程的静态类型语言，而 Java 是一种静态类型的编程语言。
在 Flink 中，你可以用两种语言编写的用户界说函数（UDFs），转换函数（Transformations）和数据类型（Data Types）。
以下是一个简单的 Flink 程序的例子，这个程序使用了 Scala：
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object StreamWordCount {
def main(args: Array[String]) {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val text = env.fromElements("Hello World", "Hello Flink", "Hello Scala")
val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
.map { (_, 1) }
.groupBy(0)
.sum(1)
counts.print()
env.execute("Stream WordCount")
}
}
以下是一个简单的 Flink 程序的例子，这个程序使用了 Java：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class BatchWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
String inputPath = "path/to/your/text/file";
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = env
.readTextFile(inputPath)
.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split("\\W+")) {
if (word.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));
}
}
}
})
.groupBy(0)
.sum(1);
counts.print();
}
}
在这两个例子中，程序都是计算文本中的单词数目。一个是流处理惩罚的例子（Scala），另一个是批处理惩罚的例子（Java）。这两个例子都使用 Flink 的 API 来创建数据流，进行转换和动作。
Java 和 Scala 都编译成 JVM 字节码，所以它们在运行时的性能相当接近。然而，Scala 的一些高级特性可能会导致额外的运行时开销，比方模式匹配和隐式转换。但这些差异通常不会对整体性能产生显著影响。
Java是一种静态类型的面向对象编程语言，它使用类和接口来构造代码，遵循了传统的面向对象编程范式。
Scala是一种多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。Scala允许您使用函数作为一等公民，支持高阶函数、闭包等函数式编程概念。
总之，Scala得当于函数式编程和并发编程，Java更加稳定、成熟，更得当于大型项目和企业级应用，在flink开辟中可以混淆使用java和scala，具体的项目可以根据实际的开辟人员技能情况确定。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
