实时计算 Flink版产品使用问题之同步到Hudi的数据是否可以被Hive或Spark直接读取
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
大数据技术：Hadoop与Spark的对比
【6月更文挑战第15天】**Hadoop与Spark对比摘要**
Hadoop是分布式系统基础架构，擅长处理大规模批处理任务，依赖HDFS和MapReduce，具有高可靠性和生态多样性。Spark是快速数据处理引擎，侧重内存计算，提供多语言接口，支持机器学习和流处理，处理速度远超Hadoop，适合实时分析和交互式查询。两者在资源占用和生态系统上有差异，适用于不同应用场景。选择时需依据具体需求。
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具，由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称，提供比Hadoop更快的处理速度，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor，核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用，并讨论了其优势（高性能、易用性、通用性和集成性）和挑战。【6月更文挑战第11天】