StreamingPro支持Flink的流式计算了
有的时候我们只要按条处理，追求实时性而非吞吐量的时候，类似Storm的模式就比较好了。Spark 在流式处理一直缺乏改进，而Flink在流式方面做得很棒，两者高层的API也是互相借鉴，容易形成统一的感官，所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎。
笔记整理：数据处理方式Data Processing
1.批处理Batch Processing
定义：将任务成批地提交给系统，由系统自动完成后再输出结果。
举个例子，住在UIC新小镇的人去旧小镇上课，学校没造诺亚方舟，没办法哗啦一下送过去，只能用几辆大巴，将我们一批批送过去。
带你看懂大数据采集引擎之Flume&采集目录中的日志
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一、Flume的介绍：
Flume由Cloudera公司开发，是一种提供高可用、高可靠、分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据；同时，flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力，如果能用一句话概括Flume，那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎。
