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首頁(yè)精彩閱讀Flink、Spark Streaming、Kafka的簡(jiǎn)單介紹！
Flink、Spark Streaming、Kafka的簡(jiǎn)單介紹！
2020-05-13
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Spark Streaming、Flink、Kafka三者都是真正的實(shí)時(shí)處理，它們分別是什么呢？我們今天來(lái)了解下。


什么是Spark Streaming？


spark streaming是真正的實(shí)時(shí)處理，是微批處理。

什么是Flink？

flink也是真正的實(shí)時(shí)處理，基于事件觸發(fā)的機(jī)制進(jìn)行處理，它不像spark Streaming每隔若干時(shí)間段，就會(huì)生成微批數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行處理。




什么是kafka?

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者在網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)。 這種動(dòng)作（網(wǎng)頁(yè)瀏覽，搜索和其他用戶的行動(dòng)）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會(huì)功能的一個(gè)關(guān)鍵因素。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過(guò)處理日志和日志聚合來(lái)解決。 對(duì)于像Hadoop一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實(shí)時(shí)處理的限制，這是一個(gè)可行的解決方案。


Kafka的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制來(lái)統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過(guò)集群來(lái)提供實(shí)時(shí)的消息。

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