文章简介：SparkStreaming和Flink都是流处理框架，具有不同的特性：编程模型：SparkStreaming基于SparkRDD模型，而Flink拥有自己的流式处理API。状态管理：Flink内置状态管理，而SparkStreaming需要外部解决方案。容错性：Flink基于快照，而SparkStreaming基于检查点。扩展性：Flink基于流操作符链，而SparkStreaming基于集群扩展。在实时数据聚合用例中，Flink通常性能优于SparkStreaming，因为它提供了更好的吞吐

2024-04-19 评论 0  1150

文章简介：FlinkState缓存技术是Flink在数据流处理中的一个重要组件，它可以有效地提高Flink应用程序的性能和并发度。在本文中，我们将对FlinkState缓存技术进行深入了解，并介绍其在Flink中的应用。Flink简介Flink是一种流式数据处理引擎，它可以处理实时数据和批量数据。它具有高效、可扩展、可靠和高度可配置的特性，并

2023-06-20 评论 0  1235

文章简介：Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

2019-06-11 评论 0  4048

文章简介：织梦系统标签Flink的基本语法：{dede:flink type=' ' row=' ' col=' ' titlelen=' ' tablestyle=' '}{/dede:flink}，Flink标签可以根据不同参数获取不同的链接。

2019-11-04 评论 0  2597

文章简介：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

2020-10-20 评论 0  2546