流式处理是一种数据处理方式，它允许数据以连续流的形式进行实时处理。这种方式在处理大数据和高并发场景中具有显著优势。
流式处理的特点
- 实时性：流式处理能够实时处理数据，适用于需要快速响应的场景。
- 可扩展性：流式处理系统可以根据需要动态调整资源，以适应不同的负载。
- 容错性：流式处理系统通常具有较高的容错性，能够处理节点故障和数据丢失等问题。
常见的流式处理框架
- Apache Kafka：一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流式应用程序。
- Apache Flink：一个开源流处理框架，支持批处理和流处理。
- Spark Streaming：基于Apache Spark的流处理扩展，支持高吞吐量和容错性。
本站链接
更多关于流式处理的信息，请访问流式处理技术深入解析。
图片展示
中心化处理架构图：
分布式处理架构图：