海量数据实时分析引擎 Apache Flink
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内容提要
本文介绍了Apache Flink的高性能、分布式处理、可靠性、灵活性、处理复杂事件和多种部署方式等优点，被广泛应用于各大互联网公司。
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关键要点
- 系统出现重大错误未被感知会影响业务，导致资产损失。
- 实时与批量数据分析帮助企业洞察错误，改善服务，进行决策。
- 离线数据分析通常是定期统计，称为批处理。
- 实时数据分析基于数据事件，称为流处理。
- 批处理适合历史数据处理，实时性较差；流处理实时性好，但资源消耗大。
- Apache Flink 是高性能、高可用的批流处理大数据中间件。
- Flink 支持有界和无界数据流的处理，适用于实时和历史数据流。
- Flink 提供状态管理机制，支持无状态和有状态的流处理应用。
- 时间是流处理的重要组成部分，Flink 提供三种时间语义。
- Flink 支持多种部署方式，适用于不同的计算资源管理场景。
- Flink 可用于实时数据处理、批处理、机器学习和事件驱动应用程序等。
- Flink 具有高性能、分布式处理、可靠性、灵活性等优点，广泛应用于互联网公司。
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