Flink支持以下几种数据处理模式：
-
批处理模式（Batch Processing）：用于处理有界数据集，一次性处理整个数据集，通常用于离线数据处理任务。
-
流处理模式（Stream Processing）：用于处理无界数据流，实时处理数据并提供低延迟的结果，通常用于实时数据分析和监控等场景。
-
迭代处理模式（Iterative Processing）：用于处理需要重复迭代计算的数据集，例如图计算等。
-
事件驱动处理模式（Event-driven Processing）：用于响应外部事件的处理，例如处理用户交互事件、系统事件等。
-
查询处理模式（Query Processing）：用于实时查询数据，例如SQL查询等。
-
批流一体处理模式（Batch-Stream Unified Processing）：结合了批处理和流处理的优势，既支持处理有界数据集又支持处理无界数据流。
Flink的灵活性和可扩展性使得它能够适用于各种不同的数据处理模式，并在不同的应用场景中发挥作用。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 55@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。转转请注明出处：https://www.szhjjp.com/n/951302.html
