1.背景介绍
实时数据处理在大数据领域具有重要意义，它可以帮助企业更快地获取和分析数据，从而更快地做出决策。随着数据量的增加，传统的批处理方法已经不能满足企业的需求，因此需要使用实时数据处理技术。
Apache Flink 和 Apache Storm 是两个流行的实时数据处理框架，它们都可以处理大量数据并提供实时分析。在本文中，我们将比较这两个框架的特点、优缺点以及使用场景，以帮助您更好地选择合适的实时数据处理框架。
1.1 Apache Flink
Apache Flink 是一个流处理框架，它可以处理大量数据并提供实时分析。Flink 支持流处理和批处理，可以处理大数据和实时数据，并提供了一种高效的数据处理方法。
Flink 的核心特点是其高吞吐量和低延迟，它可以处理大量数据并提供实时分析。Flink 还支持状态管理，可以在数据流中保存状态，从而实现更高效的数据处理。
1.2 Apache Storm
Apache Storm 是一个开源的实时计算引擎，它可以处理大量数据并提供实时分析。Storm 支持流处理和批处理，可以处理大数据和实时数据，并提供了一种高效的数据处理方法。
Storm 的核心特点是其高吞吐量和低延迟，它可以处理大量数据并提供实时分析。Storm 还支持状态管理，可以在数据流中保存状态，从而实现更高效的数据处理。
2.核心概念与联系
在本节中，我们将介绍 Apache Flink 和 Apache Storm 的核心概念和联系。
2.1 核心概念
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本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135312096
版权归原作者 OpenChat 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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