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在本节中,我们深入探讨了大数据流式处理的基础知识和关键技术。首先,我们区分了批式处理和流式处理两种大数据处理方式,了解了它们各自的适用场景和特点。流式处理以其低延迟和高实时性适用于需要快速响应的场景,而批式处理则适用于对实时性要求不高但需要全面分析的场景。接着,我们讨论了流式计算的五大特征:实时性、易失性、突发性、无序性和无限性,以及流式计算的关键技术,包括系统架构、数据传输、编程接口和高可用技术等。最后,我们对比了三大主流流式处理框架:Storm、Spark Streaming 和 Flink,它们各自具有不同的特点和优势。通过这些内容的学习,我们对流式处理有了全面的认识,为后续的深入学习和实践打下了坚实的基础。
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