大数据：【学习笔记系列】Flink 中的 DataStream API 和 DataSet API
Apache Flink 提供了两种主要的数据处理API：DataStream API 和 DataSet API，这两种API分别针对不同的数据处理场景设计。以下是对这两种API的详细介绍：
DataSet API
概述：
DataSet API 是 Flink 的一个批处理API，用于处理有界的数据集。这个API适合用于静态数据，可以在数据全部可用时进行全面的批处理计算。DataSet API 提供了一系列丰富的操作，如 map, reduce, join, groupBy 等，允许用户对数据集进行复杂的转换和聚合操作。
关键特点：
- 批处理优化：Flink 对批处理进行了优化，例如通过优化
执行计划和任务调度来提高处理效率。 - 适用场景：适用于所有数据在处理开始前都已经可用的场景，例如
离线分析和批量ETL任务。 - 丰富的操作：提供了
广泛的转换操作，支持复杂的数据处理流程和算法实现。
使用场景示例：
数据清洗和预处理：对采集的数据批量进行格式化、清洗、转换等预处理操作。- 大规模数据分析：进行
数据挖掘和模式识别，如机器学习算法的训练和评估。
DataStream API
概述：
DataStream API 是 Flink 的流处理API，用于处理无界的数据流。DataStream API 强调在数据生成时即时处理，支持实时的数据摄取、转换和输出。这个API支持事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄取时间（Ingestion Time），允许开发者根据时间属性进行精确的流处理和时间管理。
关键特点：
- 实时流处理：能够处理
连续不断的数据流，适用于实时数据分析和监控。 - 时间管理：支持复杂的
时间和窗口操作，如窗口聚合、事件时间处理等。 - 灵活性和可扩展性：可以轻松
扩展至大规模集群，处理TB级别的数据流。
使用场景示例：
- 实时监控系统：对
实时生成的数据进行分析，用于金融欺诈检测、社交媒体分析等。 - 实时推荐和个性化服务：根据用户的
实时行为数据推送相关内容或广告。 - 实时数据摄取和ETL：对
流式的日志数据进行实时过滤、聚合和存储。
总结与比较
DataSet API 和 DataStream API 的主要差异：
- 数据类型：DataSet API 处理
有界数据集（批处理），而 DataStream API 处理无界数据流（流处理）。 - 用例适应性：DataSet API 更适合于需要
一次性处理全量数据的场景，DataStream API 更适合于需要持续处理实时数据的场景。 - 操作类型：虽然两者都提供了丰富的数据转换操作，但 DataSet API 更侧重于批量数据的高效处理，DataStream API 更侧重于流数据的实时处理和时间窗口管理。
随着时间的推移，Flink 社区推荐使用 DataStream API 来处理有界和无界数据流，因为 Flink 正在将更多的开发重点放在流处理上，并逐步优化 DataStream API 以支持批处理场景，逐渐让 DataSet API 退役。这表示未来的开发和优化都将集中在 DataStream API 上，使其能够处理更广泛的数据处理任务。
原文地址：https://blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/137889617
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