blink使用streaming的runtime实现batch，效率会降低吗？
转自钉钉群21789141：
blink 使用 streaming 的 runtime 实现 batch，效率会降低吗？
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Apache Flink China是经过Apache Flink官方授权的中文社区。是旨在向国内宣传和普及Flink相关技术，输出技术博文、译作、资讯等内容，推动国内大数据技术发展的开源社区。在享受到流式处理优势的同时不会以牺牲吞吐位代价，首先checkpoint是增量异步的，overhead比较小对正常数据处理的影响很小，网络层的shuffle是以buffer为单位进行的，相当于micro batch吞吐很好，相比batch模式，下游提前启动了参与拉数据和处理，所以整体性能上会更好，除了资源占用会更多一些
绝顶：
可以看一下FFC上蒋晓伟研究员讲的keynote，上面有tpc-ds和spark的对比数据
https://files.alicdn.com/tpsservice/62fa5ebcd23ea0b8a956f2a06197b57a.pdf2019-07-17 23:28:10赞同 展开评论 打赏
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