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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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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
浏览 5提问于2017-05-19得票数 3
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风暴式间歇加工
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我对风暴的用例是流处理和批处理。用例2:风暴拓扑应该将元组作为一批元组进行处理。
我使用Kafka作为队列机制来提供Storm拓扑。是否Storm不是这样做的正确框架，因为它是用于流处理的(用例1)。风暴三叉戟对用例#2有帮助吗？
浏览 3提问于2015-09-22得票数 0
我正在使用apache flink 1.10批量计算我的流数据，今天我将我的apache flink kubernetes(v1.15.2) pod从机器1移动到机器2，发现所有提交任务记录和任务列表都消失了重启apache flink的kubernetes pod时，如何保存提交记录和任务列表？我只发现checkpoint persistant，但没有关于任务的。
浏览 4提问于2020-04-30得票数 0
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
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？
浏览 3提问于2015-08-11得票数 5
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在四处搜索之后，我可以想出一些解决方案：2/流数据处理:流Spark或Apache Flink我是不是遗漏了什么？Spark和Flink我应该使用哪一个？我有一个机器集群，我已经安装了Ambari，HDP 2.4.2，HDFS 2.7，YARN 2.7，Spark 1.6，Kafka。如果可能的话，你们能给我看一些构建这样一个应用程序的教程吗？有什么书或课程吗？P&
浏览 0提问于2016-07-07得票数 0
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。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
浏览 2提问于2016-06-10得票数 3
我使用的是Flink v1.4.0。我使用如下代码所示的Kafka FLink Consumer来使用Kafka主题中的数据：properties.setProperty
浏览 6提问于2018-01-25得票数 3
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流在Hadoop中的应用
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在这个例子中，我确实看到他们创建了一个单独的应用程序(类似于流应用程序)，该应用程序生成和消费数据，并在数据上应用模式匹配。他们现在还没有在.Till(如卡夫卡)之间放置一个流层，单应用程序就足以满足这一目的，这使得它非常优化。我有几个问题我没有得到回答：
如果像卡夫卡/动态
浏览 2提问于2016-06-13得票数 0
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流处理和批处理
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由于批处理的延迟是在累积特定数目的数据时产生的，我是否可以将“一的大小”的批处理视为流处理？或者当运算符进行计算时还有其他的区别吗？例如，如果我将基于火花的程序的批处理大小设置为1，是否可以使其延迟降低到flink？我的一种想法是:对于流处理，如果处理了前一个操作符，一个数据流就会从前一个操作符流到后一个操作符，但是对于批处理过程，只有在操作符处理完一个数据之后，它才能接受另一个数据。流处理中的流水线似乎是加速的关键。
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).
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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我在使用Flink连接两个流的上下文中查看，并希望了解这两个流之间的区别以及影响Flink处理它们的方式。
浏览 2提问于2021-02-17得票数 1
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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
浏览 6提问于2019-10-10得票数 1
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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？
浏览 8提问于2021-07-29得票数 0
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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
浏览 4提问于2020-05-30得票数 0
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我们需要将流与一组“规则”相匹配，这些“规则”本质上是一个Flink DataSet概念。对此“规则集”的更新是可能的，但并不频繁。每个流事件必须对照“规则集”中的所有记录进行检查，而且每次匹配都会将一个或多个事件生成到接收器数据流中。规则集中的记录数在6位范围内。为了加快迭代速度，我们还可以将列表分成几个批，实质上是创建一个列表列表，并创建一个单独的线程来迭代每个子列表(使用Java或Scala中的Futures或Scala)。如果不是，在Flink已经在做的基础上，在每个flatMa
浏览 1提问于2018-06-04得票数 0
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我有两个流，一个是主流，比如说在欺诈检测的例子中，我有事务流，然后我有第二个流，这是信任，在我们的例子中它是规则。因此，我将主流连接到配置流，以便进行处理。但是，当flink第一次启动时，当我们添加作业时，它开始从事务中消费，并并行地信任流；当需要进程事务时，它有时会看到没有配置，我们不得不将事务发送到死信队列。长话短说，是否有办法告诉flink，当第一次作业开始尝试消耗一个流，直到没有新的值，然后开始处理主流流？我怎么能把它们按顺序排列呢？
浏览 13提问于2022-04-14得票数 1
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在我的Flink项目中，我找不到连接器的某些库(具体来说，我需要吃一次CSV，在批处理或流模式下读取几个块数据的TBs )。>flink-connector-filesystem_${scala.binary.version}</artifactId>我是否需要一个与Java不同的Scala导入路径？我希望Fli
浏览 26提问于2022-11-14得票数 0
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我是flink的新手，我们的用例处理无状态计算。读取事件、处理事件并保存到数据库中。但是Flink文档从来没有提到过无状态处理。任何示例存储库，用于查找无状态示例或文档。最后，对于这个用例，哪个Flink模型有效？流应用程序或事件驱动应用程序。
浏览 21提问于2020-12-09得票数 2
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