Flink streaming，如何计数？
我遇到了一个用流处理扩展Klaviyo事件处理管道的帖子，在帖子中，Klaviyo公司的人在不同的时间段，每小时、每天甚至每月进行计数。
我有几个问题，如果我理解正确的话，他们使用的是时间窗口，但是使用时间窗口这么长时间，比如一天，正常吗？！
这对我来说没有意义，如果你每天或每月都在盘点，为什么不使用批处理呢？在这种情况下使用流媒体的基本好处是什么？
另一种情况是，如果我需要从一开始就实时计算Kafka事件，那么现实世界的解决方案是什么？每次事件到达时，使用flink streaming更新redis中的“计数器”？如果Kafka相当忙，比如每秒数百万条消息，难道不会有太多的IO和网络吗？
共有1个答案
这对我来说没有意义，如果你每天或每月都在盘点，为什么不使用批处理呢？在这种情况下使用流媒体的基本好处是什么？
当然，您可以进行其他批处理。但您将如何处理重新处理？您必须重新启动批处理过程和实时过程，并且数据可能不匹配，因为您有两个过程。
对于几天内的聚合，有rocks db解决方案，因此数据不会爆炸内存。（在Kafka团队中，数据甚至被存储回Kafka）。
如果每次事件发生时都需要更新计数器，那么问题是是否需要有人以0.001毫秒为单位查看计数器？因为您可以在0.3秒内对流媒体管道进行批处理，人们可以在最佳状态下感知到这一点。这就是为什么人们也说它是近实时的，这意味着它不是实时的，但它已经满足了需要。
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