Prós e Contras de Apache Flink

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 Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As a user I dont find any difficulties or challenge and community does release softeware very oftem thus improvess the stability Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente gosto das APIs de tabela fornecidas pelo Apache Flink. É muito fácil fazer transformações simples em cima de uma tabela Kafka via consulta Flink SQL. Além disso, a comunidade está presente no Slack em caso de problemas dos usuários.

Ele fornece várias maneiras de implantar o Flink na nuvem, como K8s, modos autônomos, etc.

Além disso, as métricas que são fornecidas internamente pelo Flink nos ajudam muito na depuração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

API de fluxo de dados avançado como um fluxo de transmissão, e funções de processo não estão documentadas adequadamente, mais exemplos de API de fluxo de dados deveriam estar presentes na documentação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

é de código aberto, amigável e fácil de instalar e configurar, seu recurso de ponto de verificação Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ainda não encontrei nada que eu não goste no Flink Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A característica das Computações com Estado sobre Fluxos de Dados Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É focado principalmente em casos de uso de streaming. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele suporta cálculos com estado e sem estado em fluxos

Suporta tanto o modo em lote quanto a análise em tempo real

Tem se mostrado de alto desempenho, menos exigente em termos de memória em comparação com o Storm

Tem capacidade para fazer janelamento, integração de aprendizado de máquina, etc.

É altamente escalável

Também tem capacidade para processar eventos, podendo fazer agregação ou janelamento com base no tempo de ocorrência do evento em vez do tempo de processamento

Possui consistência de estado exatamente uma vez

Também suporta o tratamento de dados atrasados através de uma janela de limiar

Pode fazer SQL em memória em fluxos

A interface do Flink é muito amigável ao usuário Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há muito do que não gostar. Tem capacidades tanto de storm quanto de spark. Se você conhece storm e spark, é fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache Flink é o único verdadeiro mecanismo de streaming de código aberto disponível, entrega exatamente uma vez, instantâneos persistentes em tempo real. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

menos implantações de produção do que outros frameworks como o Spark. mas, pelo meu entendimento, é muito melhor do que o Spark. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O framework é muito fácil de aprender. É muito semelhante ao framework Apache Spark, então os projetos podem ser migrados com bastante facilidade e a curva de aprendizado não é muito grande. Bastante rápido em comparação com outros frameworks em tempo real. Vem com muitos conectores embutidos com filas de mensagens de terceiros e banco de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não tenho nada em particular para desgostar, mas é muito semelhante a outro framework de tempo real como o Apache Spark. Então, acho que deveriam ser adicionadas algumas características únicas a ele, a fim de torná-lo o framework favorito entre todos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A API é intuitiva e flexível o suficiente para todos os casos de uso que tivemos. O suporte dos dataArtisans e a lista de discussão que eles monitoram tornam o uso da plataforma muito mais seguro em um ambiente empresarial - estaríamos perdidos sem o suporte deles, muitas vezes no mesmo dia. Recursos podem ser encontrados na página da Comunidade em https://flink.apache.org/community.html. Também adoramos as postagens no blog publicadas pelos dataArtisans de estudos de caso reais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Implantar foi fácil o suficiente para o caso básico, mas entender o ecossistema Hadoop / YARN em conjunto com o Flink e criar um cluster estável e escalável tem sido desafiador. Isso não é tanto uma falha do Flink, mas eles estão trabalhando para tornar mais fácil a implantação em uma variedade de plataformas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Amigável ao usuário e oferece uma grande quantidade de formatos e recursos suportados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Menos comunidade e fóruns para discussão Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Interface bastante simples e direta. Pode haver uma curva de aprendizado se necessário, mas se você só precisar implementar para construção padrão, então funciona bem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não muito suporte ao cliente ou ajuda para encontrar tutoriais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.