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如何基于 Kafka Streams 进行实时数据处理?
Kafka Streams 提供了一种高效的流处理框架,可实时分析数据流。 关键组件: KStream/KTable:分别用于处理无界数据流和有状态数据。State Store:本地存储窗口数据,提高查询效率。Join & Aggregation:支持窗口聚合、流合并等操作。Exactly-Once 语义:确保数据处理不会重复或丢失。 Kafka Streams 适用于金融风控、日志分析、…- 2
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考高分2025-02-25 15:19:43 -
如何通过 Apache Flink 实现实时流处理?
Apache Flink 是一个高性能的 分布式流处理框架,适用于实时数据流分析。 关键特性: 事件时间处理:Flask 提供强大的事件时间处理能力,支持时间窗口、延迟处理等。状态管理:支持大规模状态管理,保证流处理任务的高可用性。分布式处理:通过 Flink 集群高效处理大规模数据流。支持复杂数据流:支持多种数据源(Kafka、Kinesis 等)和数据输出(HDFS、ElasticSearch…- 1
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考高分2025-02-25 15:19:25