问使用Apache Flink进行数据流

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我正在构建一个要求低于要求的应用程序，我刚刚开始使用flink。

• 摄入卡夫卡的数据，比如50个分区(输入速率- 100,000毫希/秒)
• 从Kafka读取数据并对每一数据进行实时处理(进行一些计算、与旧数据的比较等)
• 将输出存储在Cassandra上

我正在寻找一个实时流媒体平台，并发现Flink是一个非常适合实时和批处理。

• 您认为flink最适合我的用例吗?还是应该使用Storm、Spark流或任何其他流平台？
• 我是否需要在google数据流中编写数据管道来执行flink上的步骤序列，还是有其他方法来执行实时流的步骤序列？
• 假设我的每一次计算花费大约20毫秒，我如何更好地使用flink来设计它并获得更好的吞吐量。
• 我可以使用Redis或Cassandra为每次计算在flink中获取一些数据吗？
• 我能在flink中使用JVM内存缓存吗？
• 此外，我还可以根据某个时间窗口(例如5秒)根据键聚合数据。例如，假设有100条消息传入，10条消息具有相同的密钥，我能用相同的键将所有消息分组并进行处理吗？
• 是否有关于使用flink的最佳实践的教程？

谢谢，感谢你的帮助。