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如何進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算框架Flink，Spark Streaming，Storm對(duì)比，相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。
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對(duì)比分析
如果對(duì)延遲要求不高的情況下，建議使用Spark Streaming，豐富的高級(jí)API，使用簡(jiǎn)單，天然對(duì)接Spark生態(tài)棧中的其他組 件，吞吐量大，部署簡(jiǎn)單，UI界面也做的更加智能，社區(qū)活躍度較高，有問(wèn)題響應(yīng)速度也是比較快的，比較適合做流式的ETL，而 且Spark的發(fā)展勢(shì)頭也是有目共睹的，相信未來(lái)性能和功能將會(huì)更加完善。
如果對(duì)延遲性要求比較高的話，建議可以嘗試下Flink，F(xiàn)link是目前發(fā)展比較火的一個(gè)流系統(tǒng)，采用原生的流處理系統(tǒng)，保證了低延遲性，在API和容錯(cuò)性上也是做的比較完善，使用起來(lái)相對(duì)來(lái)說(shuō)也是比較簡(jiǎn)單的，部署容易，而且發(fā)展勢(shì)頭也越來(lái)越好，相信后面社區(qū)問(wèn)題的響應(yīng)速度應(yīng)該也是比較快的。
個(gè)人對(duì)Flink是比較看好的，因?yàn)樵牧魈幚砝砟?，在保證了低延遲的前提下，性能還是比較好的，且越來(lái)越易用，社區(qū)也在不斷 發(fā)展。
看完上述內(nèi)容，你們掌握如何進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算框架Flink，Spark Streaming，Storm對(duì)比的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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