由于 Flink Over Window 的实现不支持 retractable stream,他们无法运行 q6,甚至在他们 repo 中给出的 q6 是语义完全错误的 SQL,在我们的提醒下他们才在近期改正,并且依然无法在 Flink 运行。Over Window 是实时分析中非常重要的算子,常用于计算滑动平均等统计值。我们期待 Flink 团队能够重视并尽早支持 q6。 我们...
3 分钟尽管为开源版本 Flink 的默认参数,但是 AWS 上的商用版 Flink 参数为 1 分钟(https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/java/how-fault.html),而刚被Confluent 收购的 Flink 核心团队所创的公司 Immerok 所设置的默认参数也是 1 分钟(https://docs.immerok.cloud/docs/references/flink/refer...
说来也很简单:我们不断说服 Apache Flink 的资深用户测试环境中使用 RisingWave 为 Flink SQL job 做测试与 debug。而这正是为什么我们在之后一段时间的宣传中会反复提及 Flink 的原因(注:RisingWave 从产品形态上与 Flink 有较大的差异化,因此与 Flink 做直接对比并非最恰当的宣传口径,我会在后面详细展开)。
Flink(https://flink.apache.org/)作为大数据时代便诞生发展的项目,其设计理念是成为通用流批计算平台。尽管因其高效的流处理而著名,Flink 目前正在向大一统系统进化:其不断向批处理、机器学习(FlinkML)、数据湖(Paimon,或称 Flink Table Store)、有状态函数(StateFun)等方向发展。与此同时,Flink 主要提供类似 Map...
类似于 NebulaStream,RisingWave 相比于 Flink 实现了巨大性能优势的原因也是非常显然的: 抛弃了 JVM 语言,使用了 Rust 这一高性能编程语言; 抛弃了类似 MapReduce 式的中间抽象层,直接对数据库算子进行深度优化; 存储感知计算,使用更好的存储结构来便于计算加速。
RisingWave和Flink一样也有tables,不同的是,这里的table是一个真正的table,数据是物理地存放在里面的。你也可以像使用PostgreSQL或MySQL那样进行update、delete、insert这些操作,这些语句的语法都是跟PostgreSQL一样的。Table也可以有一个可选的connector的选项,如果给Table加上了connector,就像上图中右下角的这段语句这样...
与Apache Flink、Apache Spark Streaming和ksqlDB等现有流处理系统相比,RisingWave 在两个主要方面脱颖而出:易用性和成本效益。这得益于它PostgreSQL式的交互体验和Snowflake式的架构设计(即存储和计算解耦)。 易用性 易于学习 RisingWave 采用 PostgreSQL 风格的 SQL 作为交互语言,使用户能够以使用 PostgreSQL 数据...
RisingWave是一款分布式 SQL 流处理数据库,旨在帮助用户降低实时应用的的开发成本。作为专为云上分布式流处理而设计的系统,RisingWave 为用户提供了与 PostgreSQL 类似的使用体验,并且具备比 Flink 高出 10 倍的性能以及更低的成本。了解更多: GitHub:risingwave.com/github ...
RisingWave 是一个分布式架构的 SQL 流式数据库,能简单、高效、可靠地处理流数据,与Flink类似 官方文档:https://zh-cn.risingwave.com/docs/current/risingwave-docker-compose/ 注意:此次部署后端接收数据库pgsql15.6 版本: docker:19.03.8 docker-compose:2.11.0 ...
它具有强大的架构，包括计算节点、元节点和压缩器节点，所有这些都针对 AI 基础的高吞吐量和低延迟操作进行了优化：例如数据质量、数据探索和预处理。请记住，您的 AI 计划仅与您的数据一样好。RisingWave 将自己定位为 Apache Flink 和 ksqlDB 的替代品，并能很好地与该领域的其他 Kubernetes 原生技术配合使用;...