大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于flink的问题，于是小编就整理了3个相关介绍flink的解答，让我们一起看看吧。
flink和kafka的区别？
您好，Flink和Kafka是两个不同的开源软件，有以下区别：
1. 功能不同：Flink是一个分布式流处理框架，用于处理实时数据流。而Kafka是一个分布式消息传递系统，用于存储和传递消息。
2. 数据处理方式不同：Flink对数据进行实时处理、计算和聚合，可以在流中进行各种操作。而Kafka只是存储消息，不进行数据处理。
3. 数据传输方式不同：Flink通过流的方式将数据传输和处理，而Kafka则通过消息传递的方式进行数据传输。
4. 应用场景不同：Flink适用于需要实时处理和分析数据的场景，如实时监控、实时报警、实时分析等。而Kafka适用于需要高效、可靠地传递大量消息的场景，如数据***集、日志处理、消息队列等。
总之，Flink和Kafka在功能、数据处理方式、数据传输方式和应用场景等方面存在一定的差异，需要根据具体的业务需求来选择使用哪个工具。
flink kettle区别？
Flink和Kettle都是用于数据处理和ETL处理的工具，但它们有一些区别。
Flink是一款分布式流处理引擎，可以用于实时数据处理和流式ETL。它提供了一个流式编程模型和API，可以处理无限的数据流，并支持事件时间和处理时间语义。Flink的优点是高性能、可伸缩性和容错性，适合于处理大规模数据和复杂的数据处理场景。但是，Flink的学习曲线比较陡峭，需要一定的编程技能和分布式系统经验。
Kettle是一款基于图形化界面的ETL工具，可以通过拖放组件的方式来设计和构建ETL流程。它提供了大量的内置组件和步骤，可以用于处理各种数据源和格式。Kettle的优点是易于使用和学习，适合于小型数据处理任务和快速原型开发。但是，当处理大量数据时，Kettle可能会遇到性能问题。
总的来说，Flink更适合处理大规模数据和复杂的数据处理场景，而Kettle更适合小型数据处理任务和快速原型开发。具体选择哪个工具需要根据实际需求来决定。
Flink和Kettle是两种不同的数据处理工具。
1. Flink是一个开源的流处理框架，能够处理实时数据流，并具有低延迟和高吞吐量的特点。它提供了丰富的API和库，可以进行复杂的流数据处理，支持***时间处理、窗口操作、状态管理等功能。Flink适用于处理实时数据分析、实时监控和流式ETL等场景。
2. Kettle（即Pentaho Data Integration）是一种用于数据集成和ETL（抽取、转换、加载）的工具。它可以通过图形化界面进行可视化设计和配置，用于提取不同数据源（如关系型数据库、文件、Web服务等）的数据，并进行转换和加载到目标系统中。Kettle适用于数据集成、数据仓库建设、数据迁移等场景。
总的来说，Flink主要用于实时流数据处理和分析，而Kettle主要用于数据集成和ETL。具体选择哪个工具，取决于你的具体业务需求和数据处理场景。
flink是分布式计算技术吗？
是的，Flink是一个分布式计算引擎，支持流计算和批处理。
Flink的优势
1.和Hadoop相比, Flink使用内存进行计算, 速度明显更优
2.和同样使用内存的Spark相比, Flink对于流的计算是实时的, 延迟更低，Spark并非真正的流式计算
3.和同样使用实时流的Storm相比, Flink的吞吐量更大，提供了更优秀的API, 支持批量计算
