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什么是流式数据处理 流式数据处理是一种实时数据处理技术，它针对数据流实时进行计算和处理。流式数据处理中的数据集是不固定和无边界的，这就产生了几个重要的影响： 1.
一、流式处理与批量处理概述 1.流式处理 流式处理（Stream Processing）是指实时处理数据流的技术。这些数据流可能来源于用户点击、传感器数据、日志文件等。
随着互联网技术的飞速发展，数据的产生和传输速度呈现爆炸式增长，对数据的实时处理需求也越来越迫切。为了迎合这一挑战，流式计算和实时数据同步成为了解决方案。
这将降低开发和维护的成本，提升数据处理的效率。接下来介绍几个新型ETL工具。
流式数据处理，简单来讲，就是系统每产生一条数据，都会被立刻采集并发送到流式任务中心进行处理，不需要额外的定时调度来执行任务。
在数据架构中，Kafka扮演着至关重要的角色，它作为一个分布式、基于发布/订阅模式的消息队列，为大数据实时处理、消息系统、存储系统以及流式处理平台等多个领域提供了强大的支持。
一、背景 在企业里，数据库日积月累形成的数据形成拥有巨大价值的宝藏。但是，由于企业业务种类数量不断增加，数据库中数据量和数据形态呈现爆炸式增长，此时，企业使用数据辅助决策就会遇到一些问题。
它通常提供了多种方式来实现这个目标，如ETL数据处理、ELT数据处理等技术手段。通过这些技术手段，可以将来自不同系统或应用程序的异构性数据进行整合，并且保证其准确性和完整性。
本文将探讨数据流的基本概念、类型、处理流程以及在实际应用中的重要性，帮助您更好地理解如何利用数据流优化数据处理和分析。 一、什么是数据流？ 数据流指的是数据在系统之间的传输和处理过程。
因此，这一阶段的实时数据处理缺乏统一的规划，代码风格差异化严重，对于维护成本和开发效率造成了很大的障碍。为了避免上述问题，人们参照数据仓库的概念和模型重新规划和设计实时数据处理。
在Flink之前，不乏流式处理引擎，比较著名的有Storm、Spark Streaming，但某些特性远不如Flink。 第一代被广泛采用的流处理框架是Strom。
实时数仓的核心优势 即时性：实时数仓的最大优势在于其数据处理的即时性。企业不再需要等待批量数据处理周期，而是可以在数据生成的瞬间进行分析。这对于需要迅速响应市场变化的企业来说，尤为重要。
1. 描述FusionInsight HD：企业级的大数据处理环境，是一个分布式数据处理系统，对外提供大容量的数据存储，分析查询和实时流式数据处理分析能力。FineReport 提供了两种数据连接
渲染支持新前端渲染新引擎是流式计算的，具有首屏快速展现的功能，可以在首屏出来后进行点击翻页查看数据，无需等待所有数据处理完。新旧引擎报表展现速度对比如下图所示：左边为旧引擎，右边为新引擎。3. 功能
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