的流处理也受益于基于管道的执行

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asimd23
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的流处理也受益于基于管道的执行

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采用 优化器,这是一种用于数据转换和处理的可扩展查询优化器。 还包括 执行引擎,可优化操作的物理执行以获得更好的性能。

针对批处理有一个基于成本的优化器,它会分析数据流并根据可用资源和数据特征选择最高效的执行计划。 和低延迟调度。

窗口化
提供了窗口函数,用于在固定或滑动时 俄罗斯手机号码数据 间窗口内处理流数据。但是,由于 依赖于微批处理,因此其窗口灵活性和效率不如 。

对窗口具有高级支持,包括基于事件时间和处理时间的窗口、会话窗口以及灵活的自定义窗口函数。 的窗口对于流处理来说更高效、更准确,因为它是专门为连续数据流设计的。

语言支持
支持多种编程语言,例如 、、 和 。这种广泛的语言支持使得广泛的开发人员和数据科学家可以使用 。

还支持各种编程语言,包括 、 和 。但是,与 相比, 对 的支持不太成熟,这可能会限制其对以 为中心的数据科学团队的吸引力。

生态系统和社区
拥有更大、更成熟的生态系统,提供各种连接器、库和工具。这可以让您更轻松地为您的项目找到资源、支持和第三方集成。

虽然越来越受欢迎,但与 相比,其生态系统规模较小。不过,它不断发展并增加新功能,使其成为大数据处理领域的有力竞争者。
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