最新回答 / 慕工程3537235
應(yīng)該是Java8 lambda+匿名內(nèi)部類 語(yǔ)法?
最贊回答 / 無(wú)概念
它們都支持流式計(jì)算，F(xiàn)ink是一行一行處理，是基于操作符的連續(xù)流模型，而Spark是基于數(shù)據(jù)片集合(RDD)進(jìn)行小批量處理，所以Spark在流式處理方面會(huì)增加一些延遲。Flink可以支持毫秒級(jí)計(jì)算，而Spark則只能支持秒級(jí)計(jì)算。如果是要求對(duì)實(shí)時(shí)性要求非常高的場(chǎng)景(如高頻實(shí)時(shí)交易)，Spark是難以滿足的，可以考慮Flink或Storm。
2020-10-28
夠入門了，足夠簡(jiǎn)單。 但是例子業(yè)務(wù)場(chǎng)景講的不是很明白，有點(diǎn)先入為主。 聽(tīng)的人不知道程序怎么去處理原始數(shù)據(jù)的。
2020-10-27
最贊回答 / 莊學(xué)爸
好吧，自問(wèn)自答，懂了。視頻上說(shuō)sliding size為5s，其實(shí)就是每隔5s計(jì)算一次最近30s出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，那么肯定數(shù)據(jù)是會(huì)重疊的，因?yàn)榛瑒?dòng)窗口之間的時(shí)間線會(huì)有重疊。?
2020-06-27
我發(fā)現(xiàn)一個(gè)的flink介紹網(wǎng)站：https://ververica.cn/developers/flink-training-course1/
2020-03-03
現(xiàn)在，已經(jīng)只有2個(gè)文件了：StreamingJob.java & BatchJob.java
2020-03-02
最新回答 / weixin_慕娘1232888
用啊，我們都是用Scala開(kāi)發(fā)的，只不過(guò)有人不會(huì)Scala
最新回答 / MOVBV
Linux也行。
