Apache Flink 和 Apache Kafka 两者之间的集成架构 Flink and Apache Kafka: A Winning Partnership

本文详细探讨了Apache Flink与Apache Kafka的集成架构,涵盖了两者的基本概念、发布-订阅模式、有状态机制、配置运行指南以及数据通信协议。Flink作为实时流处理平台,与Kafka结合构建强大数据管道,适用于大规模实时数据处理场景。

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.前言

Apache Flink 和 Apache Kafka 是构建可靠、高吞吐量和低延迟的数据管道(data pipeline)的两个著名的开源项目。2019年4月,两者宣布合作共赢。在这次合作中,Apache Kafka 将提供强大的消息存储能力、Flink 将作为一个分布式数据流处理平台来对其进行实时计算和分析。Apache Kafka 在设计之初就考虑到大规模数据的实时处理,它支持多种协议,如 AMQP、Apache Pulsar、Google Pub/Sub、Amazon Kinesis Data Streams 等。Apache Flink 支持基于 Apache Hadoop 的 MapReduce 框架中的计算模型,并且引入了批处理、窗口函数等特性,以支持更复杂的实时应用场景。因此,两者可以有效地结合起来,构建出一个强大的生态系统。

在本篇文章中,我将阐述 Apache Flink 和 Apache Kafka 两者之间的集成架构,以及如何在实际应用中利用它们。文章主要内容如下:

  1. Apache Flink 简介
  2. Apache Kafka 简介
  3. Apache Flink + Apache Kafka 集成架构概览
  4. 数据源的发布-订阅模式
  5. 流处理的有状态机制
  6. 配置参数和运行指南
  7. Apache Flink 与 Apache
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