系统是否需要具备高可用性

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故障恢复：和故障恢复能力？ 5. 开发和运维 开发语言和框架： 团队对哪些语言和框架比较熟悉？ 社区支持： 系统的社区活跃度如何？ 运维成本： 系统的运维成本是否在可接受范围内？ 6. 成本 硬件成本： 需要购买多少硬件资源？ 软件成本： 是否需要购买商业软件？ 人力成本： 需要投入多少人力资源？ 常见实时数据处理系统的对比 特性 Flink Spark Streaming Kafka Streams 编程模型 事件驱动，有状态计算 Micro-batch，无状态计算 流式处理。

有状态计算 容错机制 基于Checkpoint的精确一次语义 基于RDD的容错 基于Kafka的Exactly-once语义 扩展性 水平扩展，支持大规模数据处理 水平扩展，支持大规模数据处理 水平扩展，支持大规模数据处理 状态管理 内置状态管理，支持有状态计算 需要借助外部存储 https://wsdatab.com/ 内置状态管理，支持有状态计算 Export to Sheets 选择建议 大规模实时数据处理: Flink、Spark Streaming 低延迟实时计算: Flink 与Kafka生态系统集成: Kafka Streams 易用性: Spark Streaming 复杂事件处理: Flink 总结 选择合适的实时数据处理系统需要综合考虑业务需求、数据特性、性能要求、开发成本等因素。




没有一种系统是万能的，需要根据具体场景进行权衡。 您想了解更多关于实时数据处理系统的哪个方面呢？ 比如： Flink、Spark Streaming、Kafka Streams的深入对比 时序数据库的选型 实时数据处理系统的性能优化 实时数据处理在特定行业（如金融、物联网）的应用 请随时提出您的问题！缓存的选型与配置 在实现幂等层时，缓存起着至关重要的作用。它可以显著提升系统性能，减少对后端服务的压力。下面我们来详细探讨缓存的选型和配置。 缓存的选型 常见的缓存中间件有Redis和Memcached。