这部分很短，大体翻译一下。
这一部分大意为：流处理并不是新的事情，持续的流数据时自然存在的事情。只是以前我们没有更好的办法来处理，或代价太大，从而使用批处理的方式。随着技术的发展，我们已经可以做到大规模，更灵活，更自然以及可承担的起的实时处理。
Flink不是实时处理的唯一解决方案，有很多新兴的技术在满足实时处理的需求中得到发展与提高。显然，人们选择某个技术有各种各样的原因，包括团队中专家的意见。但是面对Flink的强大能力，易用性，使用场景的广泛性都使得Flink是最有吸引力的一个选择。如果你能观察到Flink社区是一个快速增长却充满活力的社区，你就会觉得Flink很值得研究。你或许会发现“为什么选择Flink”的答案便是“为什么不选择Flink”。
在我们了解Flink如何工作的更多细节之前，第二章我们会探索如何设计一个数据结构，能够从流处理中得到更多的好处，甚至更深远的思考，一个以流作为最高优先级的结构，如何提供更多的好处。
传统结构与流式结构的对比 传统上，一个数据后端的典型结构是使用数据库来存储业务事务性数据。换句话说，数据库（无论是...
消息传输与消息处理 实现一个高线的流式结构并且从使用Flink中获取巨大的便利需要什么？一个常用的方式是，通过实现...
初识Apache Flink Apache Flink项目首页的标语写着“Apache Flink是一个可在流数据...
这部分很短，大体翻译一下。这一部分大意为：流处理并不是新的事情，持续的流数据时自然存在的事情。只是以前我们没有更好...
流处理技术的演化 在离线数据批处理场景中，持续的数据生产与数据消耗是分离的，这使得开发系统的工作变得更简单，但也将...
处理持续事件数据的目标 能够以较低的延迟处理数据并不是高效流处理的唯一优点。我们对流处理的愿望清单上不仅有高吞吐与...
原文链接 Continuous Processing for Unbounded Datasets 在详细介绍Fl...
无链接部分暂不翻译，链接无反应代表还未翻译完成，工作之余翻译，时间琐碎，更新较慢。 1.Why Apache Fl...
本文主要参考自： Apache Flink 漫谈Apache Flink 漫谈系列 - 序Apache Flink...
flink 文档https://flink.apache.org/[https://flink.apache.or...
本文标题：Introduction to Apache Flink - C
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xapjcqtx.html
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