高速实时流数据处理

在线数据的增长速度远远快于数据处理速度。为了让企业保持竞争力，必须随时提供数据，以便尽早做出明智的决策。实时数据流软件正在成为数据基础设施的重要组成部分，以尽早将数据传输到处理系统。虽然可以使用不同的流媒体软件，但了解领域上下文和可用的基础设施至关重要。

每个业务用例都是独特的，应该严格对待。需要记住的关键一点是，廉价、快速和优质永远不会成为可行的组合。经济实惠的解决方案可能会很快，但效果并不好;快速的解决方案可能很好，但并不便宜，等等。这个概念的一个理想例子是实时流数据处理。

处理实时流数据 Apache Flink 或 Kafka Streams

随着新技术为当今的业务提供动力，数字数据的产生量巨大，需要比当前的速度更快地吸收。

Apache Kafka在摄取实时流数据方面表现出色，并使企业能够比传统批处理工作流程更快地摄取数据。它是一个开源、发布-订阅模型的事件存储和流平台。凭借其分布式容错架构，Apache Kafka 可以在几秒钟内可靠地处理数百万个事件。

将 Kafka 与 Kafka Streams 或Flink工具配对将显着增强其功能，因为它们 可以 在数据到达应用程序之前 实现实时数据处理，从而 减少或消除数据处理步骤的需要。 Kafka Streams 是一个 用于流处理和操作的Kafka库。 Apache Flink 是一款可以处理流数据或批数据的数据处理软件。

成本和基础设施

Apache Kafka Streams 和 Apache Flink 之间的设置差异在基础设施配置需求方面非常显着：Apache Kafka Streams 在 Kafka 代理上运行时无需机器费用即可运行，而 Apache Flink 需要一组机器来管理更大的工作负载。

表现

尽管 Flink 的设置和配置比 Kafka Stream 更加密集，但其好处超过了设置所需的工作。 Kafka 流可用于中等工作负载的实时分析。 Flink 可以将此负载分布在多个服务器上并并行处理，使其 更 适合低延迟、大容量的复杂工作负载。

复杂事件处理

在实时流分析中，复杂的事件处理有助于 在 数据到达时建立数据模式和趋势。鉴于 此过程的广泛性，它需要 更多的计算资源。 Apache Flink 凭借其专用的硬件设置，更适合 高级 复杂事件处理用例。

可靠性

Kafka 流利用其内置的容错机制提供合理的容错能力。 Apache Flink 通过增强的检查点系统提供容错能力，该系统对于关键数据处理场景高度可靠。

发展

Kafka Streams 开发 依赖于Java ，与 Flink 在无缝支持语言方面 提供的灵活性相比，在尝试集成编程语言时可能会面临限制 。

结论

从根本上来说，这取决于业务用例，因为 Apache Flink 和 Kafka Streams 具有相同的实时流数据处理目的。背景(例如，当前基础设施、采用新技术的学习曲线、工作负载量和复杂性)对于决定哪些技术符合公司的最佳实践至关重要。