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下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：也还是继续昨天的话题说吧。
纯手机手打，感觉有用麻烦点个赞。
开头还是那句话，spark是以批处理起家，发展流处理，所以微批处理吞吐优先，可以选用。
flink以实时处理起家，然后去做批处理，所以更适合实时性高的场景。
那么生产中真的都要求那么高的实时性吗？
比如10wqps的数据，假如实时处理，采用flink，sink是mysql，实时性高，事件驱动，每条都去插入或更新数据库，明显不靠谱，因为数据库扛不住。
假如此事你想在flink的sink处加上批处理，肯定是可以提高性能的，这就降低了实时性，而且也还有一个问题：
假如此事业务进行迁移，迁移到新的topic或者kafka集群，数据迁移之后，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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