关闭。这个问题需要更加突出重点。它目前不接受答案。
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三年前关门了。
改进这个问题
我正在用flink发现流处理的领域。然而，到目前为止，我读到的大多数专业文章都是关于Flink和Kafka的。然而，我没有找到一个明确的解释，为什么这两个似乎如此逻辑和解释Kafka做什么，Flink不能，反之亦然。
到目前为止，我发现：-flink不能用readcsvfile连续处理\u，kafka可以在这方面提供支持，-kafka可以做流聚合，但与kafka相比似乎有限（不确定）。
因此，请不要犹豫，添加您的知识和经验，您迄今为止与这些系统。事先非常感谢。
1条答案
按热度按时间yrefmtwq1#
的确，乍一看差别并不明显。
apachekafka是一种处理实时信息并将其快速路由到消费者的解决方案，这意味着它是一个消息代理。
apacheflink是一个流处理框架。它涉及内存中的数据分布式计算。
也就是说，基本上，kafka将扮演消息路由器的角色，apache flink将处理数据。
正如您在下面的示例模式中看到的，kafka允许发布来自异构源的消息，apache flink将通过应用窗口或reduce函数来处理这些数据。
如果你查阅Kafka文档，他们在Kafka的基础上引入了一个新特性，称为Kafka流（它不是原始Kafka的一部分）。这也是一个流处理框架，能够像apache flink那样处理数据。