Apache Flink Reseñas y Detalles del Producto

En primer lugar, es fácil de configurar en Kubernetes usando el operador de Flink y se integra simplemente a Kubernetes como una API nativa que soporta alta disponibilidad de forma predeterminada con Kubernetes. La comunidad desarrolló Flink para procesar flujos continuos de datos a una velocidad vertiginosa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como usuario, no encuentro ninguna dificultad o desafío y la comunidad lanza software muy a menudo, lo que mejora la estabilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gustan las APIs de tablas proporcionadas por Apache Flink. Es muy fácil hacer transformaciones simples sobre una tabla de Kafka a través de una consulta SQL de Flink. Aparte de eso, la comunidad está presente en Slack en caso de problemas de usuarios.

Proporciona múltiples formas de desplegar Flink en la nube, como K8s, modos independientes, etc.

Además, las métricas que Flink proporciona internamente nos ayudan mucho en la depuración. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La API de Datastream avanzada como un flujo de transmisión, y las funciones de proceso no están documentadas adecuadamente, deberían estar presentes más ejemplos de la API de Datastream en la documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

es de código abierto, fácil de usar y fácil de instalar y configurar, su característica de punto de control Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

sin embargo, no encontré nada que no me guste en Flink Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La característica de los cálculos con estado sobre flujos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Está enfocado principalmente en casos de uso de transmisión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Admite tanto cálculos con estado como sin estado en flujos

Admite tanto el modo por lotes como el análisis en tiempo real

Ha demostrado ser de alto rendimiento, menos exigente en memoria en comparación con Storm

Tiene la capacidad de hacer ventanas, integración de aprendizaje automático, etc.

Es altamente escalable

También tiene la capacidad de procesar eventos, tal vez hacer agregación o ventanas basadas en el tiempo de ocurrencia del evento en lugar del tiempo de procesamiento

Tiene consistencia de estado exactamente una vez

También admite el manejo de datos tardíos a través de una ventana de umbral

Puede hacer SQL en memoria en flujos

La interfaz de usuario de Flink es muy amigable para el usuario Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que no guste. Tiene capacidades tanto de tormenta como de chispa. Si conoces tormenta y chispa, es fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache Flink es el único motor de transmisión de código abierto verdadero disponible, entrega exactamente una vez, instantáneas persistentes en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

menos implementaciones de producción que otros marcos como Spark. pero según mi entendimiento, es mucho mejor que Spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El marco es muy fácil de aprender. Es muy similar al marco de Apache Spark, por lo que los proyectos se pueden migrar con bastante facilidad y la curva de aprendizaje no es mucha. Bastante rápido en comparación con otros marcos en tiempo real. Viene con muchos conectores integrados con colas de mensajería de terceros y bases de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tengo nada en particular que no me guste, pero es muy similar a otro marco de tiempo real como Apache Spark. Así que creo que deberían añadirse algunas características únicas para convertirlo en el marco favorito entre todos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La API es intuitiva y lo suficientemente flexible para todos los casos de uso que tuvimos. El apoyo de dataArtisans y la lista de correo que monitorean hace que usar la plataforma sea mucho más seguro en un entorno empresarial; nos habríamos perdido sin su apoyo, a menudo dentro del mismo día. Los recursos se pueden encontrar en su página de la Comunidad en https://flink.apache.org/community.html. También nos encantan las publicaciones de blog de dataArtisans sobre estudios de casos reales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Implementar fue bastante sencillo para el caso básico, pero entender el ecosistema de Hadoop / YARN en conjunto con Flink, y crear un clúster estable y escalable, ha sido un desafío. Esto no es tanto una falla de Flink, pero están trabajando para hacerlo más fácil de implementar en una variedad de plataformas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amigable para el usuario y ofrece una gran cantidad de formatos y características compatibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Menos comunidad y foros para discusión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Interfaz bastante simple y directa. Puede haber una curva de aprendizaje si es necesario, pero si solo necesitas implementarla para la construcción estándar, entonces funciona bien. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho soporte al cliente ni ayuda para encontrar tutoriales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.