作者：禅与计算机程序设计艺术
随着云计算和大数据技术的兴起，越来越多的人开始关注流处理技术。特别是近年来，Apache Flink、Kafka Streams等新兴的流处理框架成为数据分析领域的热门话题。流处理是一种在事件到达速度快于处理速度的情况下对数据进行实时处理的一种高效的数据处理模式。而对于企业来说，通过流处理，可以实现业务快速响应、数据驱动业务发展等诸多价值。
另一个相关的话题是基于云端服务的流处理平台，如Azure Streaming Analytics、AWS Kinesis Data Streams。两者都可以提供类似于Apache Flink的实时流处理能力。这些平台能够帮助企业快速构建数据分析系统，同时还能够对流处理的输出进行高效的存储、处理、分析，从而满足不同场景下的需要。不过，由于Azure Streaming Analytics只能部署在云上，没有本地版本供企业使用，因此许多企业仍然选择Apache Flink作为本地方案。
本文主要介绍基于Apache Flink的流处理平台Flink SQL和基于Azure Streaming Analytics的流处理平台Azure Stream Analytics的集成，并讨论它们之间的一些区别和联系。总之，本文希望给读者带来关于Flink SQL/Stream Analytics与Azure Stream Analytics集成的全面介绍。
2.基本概念术语说明
首先，为了更好地理解本文所述的内容，需要先了解以下一些基本的概念和术语。
Apache Flink
Apache Flink是一个开源的分布式流处理平台。它提供了强大的流处理功能，包括批处理（Batch Processing）、事件驱动（Event-driven）、实时&#
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131733974
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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