Flink: 优势:高性能、容错性强、支持复杂的数据处理逻辑和事件时间处理。 适用场景:适用于需要处理大规模、复杂数据流的应用场景,如实时数据分析、机器学习、图处理等。 通过上述比较,可以看出 Kafka Streams 和 Flink 在流处理领域各有优势,开发者可以根据具体的应用需求和场景来选择适合的框架。 🎯一键安装IDE...
使用Kafka Streams,可以通过编写Java代码来实现复杂的流处理逻辑,例如实时聚合、事件驱动的处理等。 2. Apache Flink Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,提供了高性能、容错性和精确一次的处理保证。与Kafka Streams相比,Flink更加通用且功能更为丰富,主要特点包括: 事件驱动的流处理:支持基于事件时间的处理,能够处理...
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props); streams.start(); Flink 代码 代码语言:txt 复制 static String TOPIC_IN = "Topic-IN"; StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); FlinkKafkaConsumer<KafkaRecord> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsume...
在src/main/java/huxihx/kafkastreams/tests/TestProducer.java和TestConsumer.java,内容分别如下: package huxihx.kafkastreams.tests; import huxihx.kafkastreams.proto.RawMovieOuterClass; import huxihx.kafkastreams.serdes.ProtobufSerializer; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org....
与其他流框架不同,Kafka Streams是一个轻量级的库。对于从Kafka流式传输数据,进行转换然后发送回kafka很有用。我们可以将其理解为类似于JavaExecutor服务线程池的库,但具有对Kafka的内置支持。它可以与任何应用程序很好地集成,并且可以立即使用。 由于其重量轻的特性,可用于微服务类型的体系结构。Flink在性能方面没有匹配...
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props); streams.start(); ``` ### 步骤2:使用Flink消费数据 ```java // 设置Flink环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); Properties...
通过Kafka Streams ,用户可以进行数据的实时转换、聚合、过滤等操作,同时能够与Kafka Connect和Kafka Producer/Consumer无缝集成。Kafka Streams 也是一个客户端程序库,用于处理和分析存储在 Kafka 中的数据,并将得到的数据写回 Kafka 或发送到外部系统。 Kafka、Storm、Flink和Spark是大数据领域常用的工具和框架。
类似的方案有Apache Spark和Flink。构建有状态、事件驱动的应用程序时，跨事件维护状态对于聚合、窗口或会话化等功能至关重要，Kafka Streams特别适合这种场景。此功能允许开发人员创建强大的交互式应用程序，可以实时响应复杂的数据流。同时kafka-streams-viz可以实现Kafka Streams应用程序的拓扑的可视化。Responsive.dev是一...
ksqlDB的技术原理是,在Kafka Streams之上构建流处理应用,提供流式SQL能力。因此,ksqlDB也是kafka原生应用,并且采用Confluent社区许可授权,可以免费使用,其亮点是流式ETL处理能力。 3)Apache Flink 领先的开源流处理框架。功能强大之处在于,具有可扩展的计算引擎(与Kafka分离),使得开发人员可以在ANSI SQL, Java和Python...
与其他流框架不同，Kafka Streams是一个轻量级的库。对于从Kafka流式传输数据，进行转换然后发送回kafka很有用。我们可以将其理解为类似于Java Executor服务线程池的库，但具有对Kafka的内置支持。它可以与任何应用程序很好地集成，并且可以立即使用。由于其重量轻的特性，可用于微服务类型的体系结构。Flink在性能方面没有...