flink Hadoop 最佳实践是什么？

Apache Flink 和 Apache Hadoop 都是大数据处理领域的重要组件。 它们分为数据处理的不同阶段（批处理和流处理），并形成平台的企业级数据处理部分。 以下是Flink与Hadoop的相关信息：

Flink与Hadoop集成

Flink对Hadoop3的支持：Flink从1.11版本开始支持Hadoop3。 具体方法是在运行机器上配置hadoop3相关jar包的HADOOP_CLASSPATH。
Flink 和 Hadoop 生态系统：Flink 可以读取 Hadoop HDFS 上的数据作为输入源。 同时，您还可以从Flink作为外部系统查询Hadoop MapReduce结果。 此外，Flink还提供了将批处理作业转换为流处理作业的能力。

Flink 和 Hadoop 性能优化

序列化优化：Flink 实现了一套高效的序列化方法。 相比Java原生的序列化方式，可以显着提高计算效率和运行稳定性。
资源配置调整：为任务分配适当的资源，例如增加作业管理器内存、任务管理器的数量和内存、每个任务管理器的插槽数量以及规划适当的CPU核心数和内存大小。
状态管理和检查点优化：合理的状态后端选择和检查点间隔设置可以提高容错性能并减少灾难恢复时间。
优化你的持久化策略：使用持久化（或者称为RDD的存储级别）将数据缓存在内存中，避免重复计算和磁盘I/O，并加快数据访问速度。
执行模式优化：Flink支持多种执行模式。 选择合适的执行模式对于优化系统资源非常重要。
其他优化建议：提高CPU使用率的同时减少额外的性能开销、提高内存使用率、优化业务逻辑、减少计算和IO操作等。

弗林k Hadoop 的安全性

Flink 安全功能：Flink 提供 Kerberos 身份验证和基于角色的访问控制 (RBAC)、SSL/TLS 加密、安全连接、审核日志记录等。
安全配置建议：用户您可以自定义安全设置以满足您的独特需求和环境，包括不同安全级别、加密算法、身份验证提供程序等的设置。

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