队对哪些语言和框架比较熟悉
处理需求： 实时性要求、处理复杂度（过滤、聚合、机器学习等）、状态管理需求。 扩展性： 系统是否需要随着数据量的增长而水平扩展，是否需要具备高可用性和故障恢复能力。 开发和运维： 团，系统的社区支持、运维成本等。 成本： 硬件成本、软件成本、人力成本。 常见实时数据处理系统的对比与选择建议 特性 Flink Spark Streaming Kafka Streams Kinesis Data Streams 编程模型 事件驱动。
有状态计算 Micro-batch，无状态计算 流式处理，有状态计算 流式处理 容错机制 Checkpoint RDD Exactly-once Exactly-once 扩展性 水平扩展 水平扩展 水平扩展 自动伸缩 状态管理 内置 需要借助外部存储 内置 内置 生态系统 自成体系 Spark生态系统 Kafka生态系统 AWS生态系 https://wsdatab.com/ 统 适用场景 大规模实时数据处理，复杂事件处理，机器学习 实时流处理，批处理混合场景 实时数据管道，与Kafka生态系统集成 云原生应用，快速构建实时数据管道。
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Export to Sheets 选择建议 大规模实时数据处理，复杂事件处理，机器学习： Flink 实时流处理，批处理混合场景： Spark Streaming 实时数据管道，与Kafka生态系统集成： Kafka Streams 云原生应用，快速构建实时数据管道： Kinesis Data Streams 其他因素 云环境: 如果使用云服务，可以优先考虑云厂商提供的托管服务，如AWS Kinesis Data Streams、Azure Stream Analytics等。
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