扩展性 水平扩展 水平扩展

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水平扩展 自动伸缩 状态管理 内置 需要借助外部存储 内置 内置 生态系统 自成体系 Spark生态系统 Kafka生态系统 AWS生态系统 适用场景 大规模实时数据处理，复杂事件处理，机器学习 实时流处理，批处理混合场景 实时数据管道，与Kafka生态系统集成 云原生应用，快速构建实时数据管道。

Export to Sheets 选择建议 大规模实时数据处理，复杂事件处理，机器学习： Flink 实时流处理，批处理混合场景： Spark Streaming 实时数据管道，与Kafka生态系统集成： Kafka Streams 云原生应用，快速构建实时数据管道： Kinesis Data Streams 影响选择的因素 数据 https://wsdatab.com/ 量和速度： 数据量大小、数据产生速度、数据类型（结构化、非结构化、时序数据等）。



处理需求： 实时性要求、处理复杂度（过滤、聚合、机器学习等）、状态管理需求。 扩展性： 系统是否需要随着数据量的增长而水平扩展，是否需要具备高可用性和故障恢复能力。 开发和运维： 团队对哪些语言和框架比较熟悉，系统的社区支持、运维成本等。 成本： 硬件成本、软件成本、人力成本。 云环境： 是否需要使用云服务。 决策流程 明确需求: 详细分析业务需求，确定数据量、速度、处理需求等。 评估选项: 根据需求，筛选出几个候选系统。 技术评估: 对候选系统进行技术评估，包括性能、扩展性、易用性等。