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为什么Apache Kafka和Apache Flink在提升实时数据分析方面能够很好地配合

当数据在实时中进行分析和处理时，可以立即或在收集数据的时间上有很少延迟的情况下产生见解和可操作信息。在当今数据驱动的环境中，实时收集、处理和保留用户生成的数据的能力对许多应用程序至关重要。 有各种方式来强调实时数据分析的重要性，如及时决策、物联网和传感器数据处理、增强客户体验、主动问题解决、欺诈检测和安全等。针对各种实时数据处理场景的需求，Apache Kafka已经确立自己作为一个可靠和可扩展的事件流平台。 简而言之，从诸如数据库、传感器和软件应用程序等事件源作为事件流收集数据的过程被称为事件流处理。考虑到实时数据处理和分析，Apache Flink是一个强大的开源程序。对于需要快速洞察和最小处理延迟至关重要的情况，它提供了一个一致有效的平台来管理连续的数据流。 ## Apache Flink 和 Kafka 改善协作的原因 - Apache Flink于2014年加入Apache孵化器，自成立以来，Apache Kafka一直是最常用的Apache Flink连接器之一。它只是一个数据处理引擎，可以与处理逻辑结合使用，但不提供任何存储机制。由于Kafka提供了存储流数据的基础层，因此Flink可以作为Kafka的计算层，为实时应用程序和流水线提供动力。 - 多年来，Apache Flink为创建基于Kafka的应用程序提供了一流的支持。通过利用Kafka生态系统提供的众多服务和资源，Flink应用程序能够将Kafka作为源和接收器。Avro、JSON和Protobuf是Flink本地支持的几种广泛使用的格式。 - Apache Kafka被证明是Apache Flink的一个特别合适的匹配。与ActiveMQ、RabbitMQ等替代系统不同，Kafka提供了能够无限期地耐用存储数据流的能力，使消费者能够并行读取流并根据需要重放它们。这与Flink的分布式处理模型相吻合，并满足Flink容错机制的关键要求。 - Flink应用程序可以使用Kafka作为源和接收器，利用Kafka生态系统中提供的许多工具和服务。与Kafka对这些格式的支持类似，Flink也原生支持常用的格式，如Avro、JSON和Protobuf。 - 其他外部系统可以连接到Flink的Table API和SQL程序，读取和写入批处理和流式表格。通过表源，可以访问存储在外部系统中的数据，例如文件系统、数据库、消息队列或键值存储。对于Kafka来说，它只是一个键值对。事件被添加到Flink表中，方式与它们被附加到Kafka主题相同。Kafka集群中的主题映射到Flink中的表。在Flink中，每个表都等于描述对该特定表所做的修改的事件流。当查询引用它时，表会自动更新，并且其结果会被实现或发出。 ## 结论 综上所述，通过结合Apache Flink和Apache Kafka，我们可以创建可靠、可扩展、低延迟的实时数据处理管道，具有容错性和一次性处理保证。对于希望即时评估和从流数据中获得洞察力的企业，这种组合提供了一个强大的选择。 感谢您阅读本文。如果您觉得这篇内容有价值，请考虑点赞和分享。

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