Flink读取Kafka数据保存到Redis的解决方案教程
大数据发展史：
Flink和storm sparkstreaming对比
实时框架如何选择1：需要关注流数据是否需要进行状态管理 2：At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 3：对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用storm 4：如果你的项目已经使用了spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求的话，建议使用sparkStreaming5：要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或窗口统计的场景，建议使用flink
针对以上知识我们通过flink读取kafka保存到redis方式快速让大家学习flink如何使用，以及我们如果搭建高性能的flink应用，这个课程属于快速实战篇。
Flink + kafka + redis 实时计算
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