flink流批一体机
很高兴能够帮助您解答关于Flink流批一体机的问题。Flink是一个流行的开源数据处理引擎，它可以同时处理批处理和流处理任务。Flink的一个重要特点是它的低延迟和高吞吐量，使其成为大数据处理和实时数据分析的理想选择。
Flink的流批一体机是指将批处理和流处理的处理逻辑结合在一起，形成一个统一的处理引擎。这种方式可以减少代码的重复，提高开发效率，同时也可以提高处理效率和资源利用率。Flink的流批一体机可以应用于各种场景，包括实时数据处理、数据分析、数据转换、数据清洗和数据存储等。
Flink的优势在于它的低延迟和高吞吐量，以及它的容错机制和可扩展性。Flink可以在分布式环境中运行，并且可以自动容错和恢复，以确保数据处理的可靠性和可用性。此外，Flink还支持各种数据源和数据存储，可以轻松地与其他系统集成。
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希望这些信息能够帮助您更好地了解Flink流批一体机。如果您有任何其他问题，请随时提问。
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提前谢谢
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最近，我一直在比较火花和Flink的一个全新的项目。在这个项目中，流功能不是那么重要。对~(90) is数据进行批量分析是最重要的。稍后，我将在数据分析中应用ML和数据挖掘。在搜索时，我发现很多文章，演示和视频声称Flink是下一代的分析解决方案。没有多少文章能为火花辩护。另一方面，星火是(或曾经？)非常流行，并广泛部署在非常大的生产系统。我的问题是：对于我的用例来说，流并不重要，我是拥抱Flink还是从Spark2开始？更新，2018年4月，：我们最终选择
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风暴式间歇加工
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浏览 5提问于2016-10-24得票数 7
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在处理了这数百万的事件/数据之后，哪里是保存信息的最佳地方？我看到一个关闭的提到了Parquet格式，但是，默认的是HDFS吗？我关心的是储蓄后(哪里？)如果它是容易的(快！)才能检索到数据？
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流处理和批处理
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我的解释正确吗？如果错了，对我的问题有什么适当的解释。
浏览 9提问于2022-11-14得票数 0
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我很难理解流，以工作计数为例，对于卡夫卡这样的无限源，“和”到底是做什么的？Types.LONG)) .sum(1);
我的意思是，用keyBy(0).
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在Flink程序中创建多个ExecutionEnvironments可以吗？更具体地说，在相同的主方法中创建一个ExecutionEnvironment和一个StreamExecutionEnvironment，这样就可以处理批处理，然后再传输到流，而不会出现问题？Flink为这种情况做好准备了吗？所有这些看起来都很好，但当join在一个公共索引上运行两个流并使用window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1)))时，我的输出出现了问题因为它完成的非常快，这两个
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然而，可以使用流执行模式在那里处理有界流，但效率较低。这是否意味着StreamTableEnvironment可以处理批处理流，但效率较低，因为不能将StreamTableEnvironment配置为在批处理模式下运行？
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我正在从flink表api编写一个查询来检索一条记录。然后检查是否找到一条记录，如果找到，则获取该记录的每个列值的字符串值。name | phone || 01| sam | 23354 || 03| kim | 23351 | Visitor.id = foundRecord.id throw exception按照flink</e
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浏览 29提问于2019-12-23得票数 0
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浏览 0提问于2018-02-09得票数 0
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HOP_START (cep.event_flink_time, INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES), cep.payload,
浏览 25提问于2022-05-24得票数 0
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