如何构建实时数据处理系统?Flink vs Spark Streaming 大数据 2月25日 编辑 考高分 取消关注 关注 私信 实时数据处理在金融风控、日志分析等领域至关重要,Flink 和 Spark Streaming 是两种主流技术。 对比分析: Apache Flink:真正的流式计算(low-latency,exactly-once 语义)。 Spark Streaming:基于微批(micro-batch),适合批流结合场景。 如果对实时性要求极高,Flink 是更好的选择;如果已有 Spark 生态,Spark Streaming 更容易集成。 版权声明 站内部分内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供网络资源分享服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请 联系我们 一经核实,立即删除。并对发布账号进行永久封禁处理。在为用户提供最好的产品同时,保证优秀的服务质量。 本站仅提供信息存储空间,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 给TA打赏 共{{data.count}}人 人已打赏 实时数据处理