flink 流处理

公众号/AI前线作者｜Jeff Bean译者｜无明编辑｜DebraAI 前线导读：在大数据领域工作了近 8 年后，今年秋天，作为 data Artisans 的技术布道师，我在 Apache Flink 社区变得越来越活跃。在十月份举行的湾区 Flink 座谈会上，我从技术从业者的角度讨论了我对 Flink 的看法。虽

文 | Petr Zapletal ，译者 侠天在上篇文章中，我们过了下基本的理论，也介绍了主流的流处理框架：Storm，Trident，Spark Streaming，Samza和Flink。今天咱们来点有深度的topic，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流

文 | Petr Zapletal ，译者 | 侠天分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理

文 | Kostas Tzoumas   译者 | 薛命灯我们在思考流处理问题上花了很多时间，更酷的是，我们也花了很多时间帮助其他人认识流处理，以及如何在他们的组织里应用流处理来解决数据问题。我们首先要做的是纠正人们对流处理(作为一个快速变化的领域，这里有很多误见值得我们思考)的错误认识。在这篇文章里，我们选出了其中的