El conocimiento relevante sobre el marco de procesamiento de flujo es el siguiente:
1. Apache Flink: es un marco de procesamiento de flujo de código abierto con las características de alto rendimiento, alto rendimiento y baja latencia. y admite el procesamiento por lotes y el procesamiento de secuencias. Apache Kafka: es una plataforma de procesamiento de flujo distribuido que se utiliza principalmente para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión.
2. Apache Storm: es un sistema informático distribuido en tiempo real que puede procesar flujos de datos de alta velocidad y realizar análisis en tiempo real. Apache Beam: es un modelo de programación unificado para crear canalizaciones de datos de procesamiento por lotes y flujos que pueden ejecutarse en una variedad de motores de ejecución, como Apache Flink, Apache Spark, etc.
3. Samza: es un marco de procesamiento de flujo distribuido desarrollado por LinkedIn y de código abierto. Presenta baja latencia, alto rendimiento, escalabilidad y está estrechamente integrado con Kafka. Stream SQL: es un lenguaje de procesamiento de flujos basado en SQL que permite a los usuarios utilizar consultas SQL para procesar flujos de datos en tiempo real.
4. ETL: es una herramienta utilizada para la extracción, conversión y carga de datos. Se puede utilizar para la limpieza, conversión e integración de datos en el procesamiento de datos de flujo. Al elegir un marco de procesamiento de flujo adecuado, las características de cada marco, como el rendimiento, la facilidad de uso, la escalabilidad y el soporte de la comunidad, deben evaluarse y compararse en función de las necesidades y escenarios reales.
Características del marco de procesamiento de transmisiones
1. Apache Flink: es un marco de procesamiento de transmisiones de alto rendimiento, alto rendimiento y baja latencia que admite procesamiento por lotes y procesamiento de transmisiones. y proporciona funciones y API enriquecidas.
2. Apache Kafka: es una plataforma de procesamiento de flujo distribuido, que se utiliza principalmente para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión. Kafka tiene las características de alto rendimiento, baja latencia y escalabilidad, y está estrechamente integrado con marcos de procesamiento de flujo como Flink y Storm.
3. Apache Storm: es un sistema informático distribuido en tiempo real que puede procesar flujos de datos de alta velocidad y realizar análisis en tiempo real. Storm tiene las características de alto rendimiento, baja latencia y escalabilidad, pero el soporte y la actividad de su comunidad son menores que los de Flink y Kafka.
4. Samza: es un marco de procesamiento de flujo distribuido que está estrechamente integrado con Kafka y tiene las características de baja latencia, alto rendimiento y escalabilidad. La API de Samza es simple y fácil de usar, y el apoyo y la actividad de su comunidad son mayores que los de Flink y Kafka.
5. Si necesita un marco de procesamiento de flujo con alto rendimiento, baja latencia y funciones ricas, puede considerar Flink si necesita un marco de procesamiento de flujo con estrecha integración con Kafka, soporte de la comunidad y alta actividad. puede considerar Samza. Si necesita crear canales de datos y aplicaciones de transmisión en tiempo real, considere Kafka.