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1、我这有*** 可以看下 Flink基础教程***s：//pan.baidu***/s/1Ev5QkU5gfupD0oG_OddDGg？pwd=1234提取码：1234 近年来，流处理变得越来越流行。
2、其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括 Hadoop 体系中的 HDFS， Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行***配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及 Oozie，Zookeeper，Sqoop 和 Flume 等模块。
3、首先我们要了解java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。大数据 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的J***a 技术，学j***a SE 就相当于有学习大数据基础。
4、当下主流的框架包括：Apache Samza， Apache Storm， Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。
Flink内存管理
1、通过MemoryManager、MemoryPool、MemorySegment等类，Flink实现了应用层级对于内存的管理，规避了JVM原生内存管理带来的诸多问题，有效的提升了Flink的内存效率和性能。
2、taskmanager.memory.network.fraction 用作网络内存的总Flink内存的分数，默认0.1 taskmanager.memory.network.max TaskExecutor的最大网络内存大小。默认1gb taskmanager.memory.network.min TaskExecutor的最小网络内存大小。
3、Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。
4、基于JVM实现独立的内存管理；（7）S***e Points（保存点）；保存点是手动触发的，触发时会将它写入状态后端（State Backends）。S***epoints的实现也是依赖Checkpoint的机制。
我是学J***a的,想尝试大数据和数据挖掘,该怎么规划学习
先学好基础，不管你是学什么的，如果想做一个合格的程序员，必须基础要好。
在正式开始学习之前，可以买一些大数据相关书籍或者找一些网上的学习资料，先建立对行业以及对大数据相关职位的了解。
首先是基础se部分：包括类、对象 、面向对象、继承、多态、j***a的核心api、网络编程 web 部分包括；前端基础知识、servlet、jsp相关web开发基础。
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