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Flink读取Kafka数据保存到Redis的解决方案教程
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2021-06-15
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大数据发展史: Flink和storm sparkstreaming对比 实时框架如何选择1:需要关注流数据是否需要进行状态管理 2:At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 3:对于小型独立的项目,并且需要低延迟的场景,建议使用storm 4:如果你的项目已经使用了spark,并且秒级别的实时处理可以满足需求的话,建议使用sparkStreaming5:要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景;数据量较大,要求高吞吐低延迟的场景;需要进行状态管理或窗口统计的场景,建议使用flink 针对以上知识我们通过flink读取kafka保存到redis方式快速让大家学习flink如何使用,以及我们如果搭建高性能的flink应用,这个课程属于快速实战篇。 Flink + kafka + redis 实时计算
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