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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、…- 0
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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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