1
条回答
写回答
写回答
-
1.多种数据源(有时不可靠)：当数据是由数以百万计的不同用户或设备产生的，它是安全的假设数据会按照事件产生的顺序到达，和在上游数据失败的情况下，一些事件可能会比他们晚几个小时，迟到的数据也需要计算，这样的结果是准确的。
2.应用程序状态管理：当程序变得更加的复杂，比简单的过滤或者增强的数据结构，这个时候管理这些应用的状态将会变得比较难（例如：计数器，过去数据的窗口，状态机，内置数据库）。Flink 提供了工具，这些状态是有效的，容错的，和可控的，所以你不需要 自己构建这些功能。
3.数据的快速处理：有一个焦点在实时或近实时用例场景中，从数据生成的那个时刻， 数据就应该是可达的。在必要的时候，Flink 完全有能力满足这些延迟。
4.海量数据处理：这些程序需要分布在很多节点运行来支持所需的规模。Flink 可以在大 型的集群中无缝运行，就像是在一个小集群一样。
2021-12-08 17:31:37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
问答排行榜
最热
最新
相关课程
更多
推荐问答
相关文章
相关电子书
更多
