flink流批一体应用
您好！您提到的 Flink 是一个流行的开源流处理框架，它支持高吞吐量、低延迟的数据处理，并且具有一定的容错能力。Flink 可以处理来自不同来源的实时数据流，并且可以将处理后的数据流输出到不同的目标系统中。
Flink 的优势在于它的性能和容错能力，它可以在分布式环境中高效地处理大量数据流，并且可以在故障发生时恢复数据。Flink 还支持事件时间处理和状态管理，这使得它可以处理来自不同来源的数据流，并且可以将处理后的数据流输出到不同的目标系统中。
Flink 的应用场景非常广泛，例如实时数据分析、实时数据处理、实时数据流处理、大数据处理等。Flink 可以与许多云计算平台和数据存储系统集成，例如 Amazon Kinesis、Apache Kafka、Google Pub/Sub、Apache Cassandra 等。
腾讯云提供了 Flink 的托管服务，您可以使用腾讯云的 Flink 托管服务来快速部署和管理 Flink 集群，并且可以使用腾讯云的其他云计算服务来扩展 Flink 集群的能力。腾讯云的 Flink 托管服务提供了一系列的功能，例如自动备份和恢复、自动扩展、弹性计费等。
总之，Flink 是一个非常流行的开源流处理框架，它可以处理来自不同来源的实时数据流，并且可以将处理后的数据流输出到不同的目标系统中。Flink 的性能和容错能力非常出色，并且它可以与许多云计算平台和数据存储系统集成。腾讯云提供了 Flink 的托管服务，您可以使用腾讯云的 Flink 托管服务来快速部署和管理 Flink 集群。
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如何将PyFlink性能与Flink + Scala进行比较？因此，Apache是纯流的，而不是Spark的微批，我倾向于选择Apache。但我唯一关心的是PyFlink的性能。PySpark流的延迟会更少吗？它比Scala编写的Flink代码慢吗？在什么情况下更慢？
提前谢谢
浏览 3提问于2021-11-05得票数 1
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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。在卡夫卡，消费者在拉，我想象星火使用批参数从卡夫卡经纪人提取消息，那么Flink和Storm是如何做到的呢？我设想Flink和Storm在一个快速循环中拉出Kafka消息形成实时流源，如果是这样的话，如果我将火花批处理间隔设置为100 as、50 as甚至更小，那么我们是否与Flink或Storm之
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风暴式间歇加工
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浏览 3提问于2015-09-22得票数 0
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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。
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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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浏览 6提问于2018-01-25得票数 3
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流C、流D、<e
浏览 3提问于2020-07-24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).
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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在从Kafka摄取消息的Flink流应用程序中，1)如何禁用自动提交? 2)在成功处理消息后如何从Flink手动提交？ 谢谢。
浏览 138提问于2019-02-08得票数 1
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我正在用ps -p TaskManagerPID -o rss测量应用程序(ps -p TaskManagerPID -o rss)的内存使用情况。然而，这些结果没有任何意义。Flink进程模型的哪个进程负责内存分配？
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import org.
浏览 10提问于2022-05-27得票数 0
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浏览 3提问于2016-09-16得票数 0
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嗨客户端org.apache.<
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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