O teve uma ado??o crescente desde nossa avalia??o inicial, em 2016. A plataforma ¨¦ reconhecida como o mecanismo l¨ªder de processamento de fluxo e tamb¨¦m amadureceu gradualmente nas ¨¢reas de processamento de lote e aprendizado de m¨¢quina. Um dos diferenciais-chave do Flink em rela??o a outros mecanismos de processamento de fluxo ¨¦ seu uso de checkpoints consistentes do estado de uma aplica??o. No caso de uma falha, a aplica??o ¨¦ reiniciada e seu estado ¨¦ carregado a partir do ¨²ltimo checkpoint ¨C para que a aplica??o possa continuar processando como se a falha nunca houvesse acontecido. Isso nos ajuda a reduzir a complexidade na constru??o e na opera??o de sistemas externos para toler?ncia a falhas. Estamos vendo mais e mais empresas usando Flink para construir sua pr¨®pria plataforma de processamento de dados.
Interest continues to build for , a new-generation platform for scalable distributed batch and stream processing. At the core of Apache Flink is a streaming data-flow engine, with support for tabular (SQL-like), graph-processing and machine learning operations. Apache Flink stands out with feature rich capabilities for stream processing: event time, rich streaming window operations, fault tolerance and exactly-once semantics. The project shows significant ongoing activity, with the latest release (1.1) introducing new datasource/sink integrations as well as improved streaming features.
is a new-generation platform for scalable distributed batch and stream processing. At its core is a streaming data-flow engine. It also supports tabular (SQL-like), graph-processing and machine-learning operations. Apache Flink stands out with feature-rich capabilities for stream processing: event time, rich streaming window operations, fault tolerance and exactly-once semantics. While it hasn't reached version 1.0, it has raised significant community interest due to innovations in stream processing, memory handling, state management and simplicity of configuration.
