本文将从大数据架构变迁历史，Pravega简介，Pravega进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍Pravega，重点介绍DellEMC为何要研发Pravega，Pravega解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与Flink结合会碰撞出怎样的火花。对于实时处理来说，来自传感器，移动设备或者应用日志的数据通常写入消息队列系统（如Kafka),消息队列负责为流处理应用提供数据的临时缓冲。然后再使用SparkStreaming从Kafka中读取数据做实时的流计算。但由于Kafka不会一直保存历史数据

本文将从大数据架构变迁历史，Pravega简介，Pravega进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍Pravega，重点介绍DellEMC为何要研发Pravega，Pravega解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与Flink结合会碰撞出怎样的火花。对于实时处理来说，来自传感器，移动设备或者应用日志的数据通常写入消息队列系统（如Kafka),消息队列负责为流处理应用提供数据的临时缓冲。然后再使用SparkStreaming从Kafka中读取数据做实时的流计算。但由于Kafka不会一直保存历史数据