Apache Flink:即使没有输入记录到达给定窗口，也会定期发出输出记录
Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了高效、可扩展的数据流处理和批处理功能。它的设计目标是实现低延迟、高吞吐量的大规模数据处理。
Apache Flink的特点和优势包括：
- 事件驱动：Apache Flink基于事件驱动的模型，可以实时处理和分析无界数据流，支持流式数据的连续计算。
- 容错性：Apache Flink具有高度的容错性，可以自动恢复故障，并保证数据处理的准确性和一致性。
- 状态管理：Apache Flink提供了强大的状态管理功能，可以在处理过程中保持和管理状态，支持复杂的数据处理逻辑。
- 灵活性：Apache Flink支持多种数据源和数据格式，可以与各种存储系统和消息队列集成，适用于不同的应用场景。
- 扩展性：Apache Flink可以水平扩展，支持在集群中添加或删除计算节点，以满足不同规模和负载的需求。
Apache Flink的应用场景包括：
- 实时数据分析：Apache Flink可以实时处理和分析大规模的数据流，用于实时监控、实时报警、实时推荐等场景。
- 批处理任务：Apache Flink支持批处理任务，可以处理离线数据，用于数据清洗、数据转换、数据分析等场景。
- 事件驱动的应用：Apache Flink可以处理事件驱动的应用，如实时流处理、复杂事件处理等。
- 机器学习：Apache Flink可以与机器学习库集成，用于实时机器学习和模型推理。
腾讯云提供了基于Apache Flink的流计算服务，名为腾讯云流计算Oceanus。它提供了高可用、高性能的流计算能力，支持实时数据处理和分析。您可以通过腾讯云流计算Oceanus来构建实时数据处理和分析的应用。
了解更多关于腾讯云流计算Oceanus的信息，请访问：腾讯云流计算Oceanus
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如何在kappa架构中使用datatorrent？
apache-spark、apache-storm、apache-apex、lambda-architecture
我读了很多关于lambda和kappa架构的文章，在这些架构中，我们需要使用Apache Spark或Apache Storm。我刚刚发现了一个名为DataTorrent的新工具，它可以进行批处理和实时处理。我想知道DataTorrent是否可以同时做lambda (或kappa)架构的批处理层和速度层？
干杯,
浏览 38提问于2016-07-20得票数 1
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Storm框架应用程序
hadoop、apache-spark、apache-storm、spark-streaming、apache-samza
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EC2
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apache-spark、google-cloud-dataflow、distributed-computing、google-cloud-ml
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浏览 2提问于2015-11-04得票数 32
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官方文档、机器学习、数据库、大数据处理套件 TBDS、工业物联
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浏览 673提问于2018-04-08
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我们可以使用Hadoop MapReduce进行实时数据处理吗？
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Que
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使用Kafka、Storm和HBase进行实时处理
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为我的无知道歉。
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使用带有Spark的Kafka比仅使用Spark的优点
apache-spark、apache-kafka、stream-processing
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google-cloud-platform、google-cloud-dataflow、apache-beam、google-cloud-pubsub、dataflow
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Spring Batch和Apache Kafka
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我正处在卡夫卡的学习阶段，我偶然看到了这个视频
这让我很困惑。我能够理解卡夫卡的消费者和制片人，我可以看到很多相关的参考资料。我们已经有批侦听器了，那么为什么这里需要spring批处理支持呢，.Is，与使用普通批处理侦听器相比，使用spring批处理有什么特殊的优势？请帮助我理解，因为我看不到任何参考资料比较both.What，我觉得我们有更多的自由和定制使用正常的消费者和producer.Please纠正我如果我错了。
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Hadoop批处理分析和hadoop实时分析有什么区别？
hadoop、apache-spark
我想知道Hadoop批处理分析和Hadoop实时分析的区别。
例如，Hadoop real time analytics可以使用Apache Spark完成，而Hadoop batch analytics可以使用Map reduce编程。
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谢谢
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apache flink中的处理是什么意思？
apache-flink
我在apache Flink中的处理概念上遇到了问题。当涉及到apache Flink中的处理时，这个过程涉及到什么？有没有这样的例子？
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Flink卡夫卡流相对于星火卡夫卡流的好处？卡夫卡流过弗林克？
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在火花流中，我们设置了几乎实时的微批处理的批处理间隔。在Flink (DataStream)或Storm中，流是实时的，所以我想没有这样的批处理间隔的概念。
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同时，在Spark中，如果流数据很大，批处理间隔太小，我们可能会遇到一种情况，即需要处理的数据很多，因此会发生OutOfMem
浏览 5提问于2016-10-24得票数 7
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阿帕奇星火对阿克卡
apache-spark、parallel-processing、akka、distributed-computing
你能告诉我Apache和AKKA之间的区别吗?我知道这两个框架都是用来编写分布式计算和并行计算的程序，但我看不出它们之间的联系或区别。
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浏览 13提问于2015-03-16得票数 67
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理解Apache仪表板的输出
apache-flink
我试图理解Apache仪表板显示的"Bytes接收/发送“意味着什么。对于某些上下文，CSV文件托管在HDFS服务器上，我正在将结果写入我的计算机上的本地TXT文件。Flink也在我的机器上本地运行。考虑到这一点，"Bytes server“似乎意味着"Bytes从HDFS服务器发送到我的机器”，而"Bytes接收“似乎意味着"Bytes从我的机器发送到HDFS服务器”。，这是正确的解释吗？
时间线显示的重叠任务也让我有点困惑。奇怪的是，连接在过滤前两个数据集完成之前就开始了。，这是预期的行为吗?如果是的话，为什么？
下面是我关于正在
浏览 1提问于2019-05-19得票数 1
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