为什么Apache Kafka和Apache Flink在实时数据分析方面能很好地配合工作

当数据实时分析和处理时，可以立即或在数据收集后的很短延迟时间内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于许多应用至关重要。 

强调实时数据分析的重要性有许多方法，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。在迎合多样化实时数据处理场景需求的同时，Apache Kafka已经确立自己作为一个可靠且可扩展的事件流平台。 

简而言之，以事件源（如数据库、传感器和软件应用程序）的事件流形式实时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方面，Apache Flink 是一个功能强大的开源程序。对于那些需要快速见解和最小处理延迟至关重要的情况，它提供了一个一致且有效的平台来管理持续的数据流。 

Apache Flink和Kafka合作关系改善的原因

• Apache Flink于2014年加入Apache孵化器，并自诞生以来，Apache Kafka一直是最常用于Apache Flink的连接器之一。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提供了存储数据流的基础层，Flink可以作为Kafka的计算层，为实时应用和流水线提供动力。
• 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应用能够将Kafka作为源和接收端同时利用。 Avro、JSON和Protobuf只是Flink原生支持的一些广泛使用的格式。
• Apache Kafka被证明是Apache Flink的特别匹配。与ActiveMQ、RabbitMQ等替代系统不同，Kafka提供了持久存储数据流的能力，可以让消费者并行读取流并根据需要重放。这符合Flink的分布式处理模型，并满足Flink容错机制的关键需求。
• Kafka可被Flink应用程序用作源和接收端，通过使用Kafka生态系统中提供的众多工具和服务。Flink对Avro、JSON和Protobuf等常用格式提供本机支持，类似于Kafka对这些格式的支持。
• 其他外部系统可以连接到Flink的Table API和SQL程序，以读取和写入批处理和流式表。表源使访问存储在外部系统（如文件系统、数据库、消息队列或键值存储中）的数据成为可能。对于Kafka，这只是一个键值对而已。事件被添加到Flink表中的方式类似于它们被追加到Kafka主题中的方式。Kafka集群中的主题映射到Flink中的表。在Flink中，每个表等同于描述对该特定表所做的修改的事件流。当查询引用表时，表会自动更新，并且其结果会被实现或发出。

结论

总之，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流水线，具有容错性和仅一次处理保证。对于希望即时评估和从流数据中获得见解的企业来说，这种组合提供了一个有力的选择。

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