1
条回答
写回答
写回答
-
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口 （Window） 操作 支持有状态计算的 Exactly-once 语义 支持高度灵活的窗口 （Window） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作 支持具有 Backpressure 功能的持续流模型 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错 一个运行时同时支持 Batch on Streaming 处理和 Streaming 处理 Flink 在 JVM 内部实现了自己的内存管理 支持迭代计算 支持程序自动优化：避免特定情况下 Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存
2021-12-08 13:48:36赞同 展开评论 打赏
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
