Apache Flink Avantages et Inconvénients

First of all it is easy to setup in kubernetes using flink operator and it simply integrates to kubenetes as a native api supports high availability out of the box with kubernetes. community developed flink to process continuous stream of data at lightning fast Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

As a user I dont find any difficulties or challenge and community does release softeware very oftem thus improvess the stability Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime vraiment les APIs de table fournies par Apache Flink. Il est très facile de faire des transformations simples sur une table Kafka via une requête Flink SQL. À part cela, la communauté est présente sur Slack en cas de problèmes d'utilisateur.

Il offre plusieurs façons de déployer Flink sur le cloud comme K8s, modes autonomes, etc.

De plus, les métriques fournies en interne par Flink nous aident beaucoup dans le débogage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

API de flux de données avancé comme un flux de diffusion, et les fonctions de traitement ne sont pas documentées correctement, plus d'exemples d'API de flux de données devraient être présents dans la documentation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

c'est open-source, convivial et facile à installer et à configurer, sa fonctionnalité de point de contrôle Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

pourtant je n'ai rien trouvé que je n'aime pas dans Flink Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La fonctionnalité des calculs avec état sur les flux de données Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est principalement axé sur les cas d'utilisation de streaming. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il prend en charge à la fois les calculs avec état et sans état sur les flux

Prend en charge à la fois le mode batch et l'analyse en temps réel

A prouvé être performant, moins gourmand en mémoire par rapport à Storm

Il a la capacité de faire du fenêtrage, de l'intégration d'apprentissage automatique, etc.

Il est hautement évolutif

Il a également la capacité de traiter les événements, peut-être faire de l'agrégation ou du fenêtrage basé sur le temps d'occurrence de l'événement plutôt que sur le temps de traitement

A une cohérence d'état exactement une fois

Prend également en charge la gestion des données tardives à travers une fenêtre de seuil

Peut faire du SQL en mémoire sur les flux

L'interface utilisateur de Flink est très conviviale Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas grand-chose à ne pas aimer. Il a des capacités à la fois de storm et de spark. Si vous connaissez storm et spark, c'est facile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Apache Flink est le seul véritable moteur de streaming open source disponible, livraison exactement une fois, instantanés persistants en temps réel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

moins de déploiements de production que d'autres frameworks comme Spark. mais d'après ma compréhension, c'est bien mieux qu'un Spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le cadre est très facile à apprendre. Il est très similaire au cadre apache spark, donc les projets peuvent être migrés assez facilement et la courbe d'apprentissage n'est pas très importante. Assez rapide par rapport à d'autres cadres en temps réel. Vient avec beaucoup de connecteurs intégrés avec des files d'attente de messagerie tierces et des bases de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'ai rien de particulier à détester mais c'est très similaire à un autre cadre en temps réel comme Apache Spark. Donc, je pense qu'il devrait y avoir des fonctionnalités uniques ajoutées pour en faire le cadre préféré parmi tous. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'API est intuitive et suffisamment flexible pour tous les cas d'utilisation que nous avions. Le soutien de dataArtisans et de la liste de diffusion qu'ils surveillent rend l'utilisation de la plateforme beaucoup plus sûre dans un environnement d'entreprise - nous aurions été perdus sans leur soutien, souvent le même jour. Des ressources peuvent être trouvées sur leur page Communauté à https://flink.apache.org/community.html. Nous aimons également les articles de blog publiés par dataArtisans sur des études de cas réelles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le déploiement était assez simple pour le cas de base, mais comprendre l'écosystème Hadoop / YARN en conjonction avec Flink, et créer un cluster stable et évolutif, a été difficile. Ce n'est pas tant une faute de Flink, mais ils travaillent pour le rendre plus facile à déployer sur une variété de plateformes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Convivial et offre une grande quantité de formats et de fonctionnalités prises en charge. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Moins de communauté et de forums pour la discussion Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Interface assez simple et directe. Peut représenter une courbe d'apprentissage si nécessaire, mais si vous avez juste besoin de l'implémenter pour une construction standard, cela fonctionne bien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas trop de support client ou d'aide pour trouver des tutoriels. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.