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演讲：Apache Flink中的流处理与批处理融合
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原文英文，约5600词，阅读约需21分钟。
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内容提要
Apache Flink通过统一流处理与批处理，简化数据基础设施，降低开发和维护成本。开发者可以使用相同的计算模型和代码处理流和批数据，确保结果一致。未来目标是实现流批混合作业，提升用户体验并整合临时查询。
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关键要点
- Apache Flink通过统一流处理与批处理，简化数据基础设施，降低开发和维护成本。
- 开发者可以使用相同的计算模型和代码处理流和批数据，确保结果一致。
- 流批混合的目标是提升用户体验并整合临时查询。
- 数据基础设施需要计算引擎、存储、控制平面和数据建模等多个组成部分。
- 流处理和批处理的生态系统存在显著差异，导致开发者需要维护两个不同的技术栈。
- 理想情况下，应该实现统一存储、计算引擎、控制平面和数据模型。
- 流批统一的好处在于显著降低数据基础设施的整体成本，包括开发、维护和学习成本。
- 流批统一意味着不再区分流处理和批处理，开发者只需学习一个技术栈。
- Flink通过采用流计算模型来实现流批统一，确保相同代码在流和批作业中运行。
- 流处理和批处理在计算模型和执行模型上存在差异，Flink通过不同的执行模型来提高效率。
- 未来的目标是实现流和批阶段在同一作业中运行，提升用户体验。
- Flink社区在流批统一方面取得了显著进展，批处理性能接近开源Spark。
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