18flink的本地模式搭建过程
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适合人群
大数据开发者,大数据案例学习者
你将会学到
Flink读取kafka数据保存到redis的解决方案,企业实战应用。
课程简介
大数据发展史:
flink和storm sparkstreaming对比
实时框架如何选择
1:需要关注流数据是否需要进行状态管理
2:At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求
3:对于小型独立的项目,并且需要低延迟的场景,建议使用storm
4:如果你的项目已经使用了spark,并且秒级别的实时处理可以满足需求的话,建议使用sparkStreaming
5:要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景;数据量较大,要求高吞吐低延迟的场景;需要进行状态管理或窗口统计的场景,建议使用flink
准对以上知识我们通过flink读取kafka保存到redis方式快速让大家学习flink如何使用,以及我们如何搭建高性能的flink应用,这个课程属于快速实战篇。
flink + kafka + redis 实时计算。
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