Apache Flink和Apache Hadoop都是大數據處理領域的重要組件，它們在數據處理的不同階段（批處理和流處理）上有所分工，共同構成了企業級數據處理平臺的一部分。以下是關于Flink與Hadoop的相關信息：
Flink與Hadoop的集成
- Flink對Hadoop3的支持：Flink自1.11版本之后就已經支持Hadoop3，具體做法是將HADOOP_CLASSPATH配置成運行機器上的hadoop3相關jar包即可。
- Flink與Hadoop生態系統：Flink能夠讀取Hadoop HDFS上的數據作為輸入源，同時，Hadoop MapReduce的結果也可以被Flink作為外部系統查詢。此外，Flink還提供了將批處理作業轉換為流處理作業的能力。
Flink與Hadoop的性能優化
- 序列化優化：Flink自己實現了一套高效率的序列化方法，相比于Java原生序列化方式，可以大大提高計算效率和作業穩定性。
- 資源配置調優：為任務分配合適的資源，如增加JobManager的內存，TaskManager的數量和內存，每個TaskManager的slot數量，規劃適當的CPU核數和內存大小。
- 狀態管理和檢查點優化：通過合理的狀態后端選擇和檢查點間隔設置，可以提升容錯性能，減少故障恢復時間。
- 持久化策略優化：通過使用持久化(或稱為RDD的存儲級別)，可以將數據緩存在內存中，避免重復計算和磁盤I/O，加快數據訪問速度。
- 執行模式優化：Flink支持多種執行模式，選擇合適的執行模式對系統資源的優化至關重要。
- 其他優化建議：包括提高CPU使用率同時減少額外性能開銷，提高內存使用率，優化業務邏輯，減少計算量和IO操作等。
Flink與Hadoop的安全性
- Flink的安全性特性：Flink提供了Kerberos身份驗證和基于角色的訪問控制(RBAC)，SSL/TLS加密，安全連接，審計日志功能等。
- 安全配置建議：用戶可以根據自己的需求和環境定制安全設置，如設置不同的安全級別、加密算法、身份驗證提供程序等。
