如何实现不管窗口时间，在Apache Flink中组合两个数据流？
我有两个想要组合的数据流。问题是一个数据流的频率比另一个高得多，有时一个流根本没有接收事件。是否可以使用另一个流的最后一个事件，并在即将到来的每个事件上将其与另一个流连接？
我找到的唯一解决方案是使用join函数，但必须指定一个共同窗口。当一个流没有接收到任何事件时，这是未达到的窗口。是否有可能对来自任何一个流或另一个流的每个事件应用join函数并维护上次使用的事件的状态并将此事件用于join函数？
展开
收起
1
条回答
写回答
写回答
-
flink是一个类似spark的“开源技术栈”，因为它也提供了批处理，流式计算，图计算，交互式查询，机器学习等。 flink 也是内存计算，比较类似spark，但是不一样的是，spark的计算模型基于RDD，将流式计算看成是特殊的批处理，他的DStream其实还是 RDD。而flink吧批处理当成是特殊的流式计算，但是批处理和流式计算的层的引擎是两个，抽象了DataSet和DataStream。 flink在性能上也标新很好，流式计算延迟比spark少，能做到真正的流式计算，而spark只能是准流式计算。而且在批处理上，当迭代次数变多，flink的速度比spark还要快，所以如果flink早一点出来，或许比现在的Spark更火。
答案来源于网络
2019-09-27 19:03:14赞同 展开评论 打赏
问答分类：
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
