基于 Java 的实时大数据处理框架：Apache Storm：分布式实时处理平台，适合无界数据流，核心概念是“拓扑”。Apache Flink：统一分布式处理引擎，侧重状态处理和流处理，采用“数据流”概念和“管道”编程。
实时大数据处理已成为现代企业处理海量数据流并从中提取价值的必要条件。Java 凭借其强大性和通用性，已成为实时大数据处理框架的流行选择。本文将介绍两种流行的 Java 实时大数据处理框架：Apache Storm 和 Apache Flink，并演示它们的实战案例。
Apache Storm 是一个分布式实时处理平台，专为处理无界且持续的数据流而设计。Storm 的核心概念是“拓扑”，它是一系列“喷嘴”和“螺栓”的图形表示，数据流经其中进行处理和转换。喷嘴负责从数据源（例如，Apache Kafka）提取数据流，而螺栓负责对数据执行处理操作（例如，过滤、聚合和连接）。
实战案例：实时欺诈检测
一家大型在线零售商使用 Storm 构建了一个实时欺诈检测系统。该系统处理来自其网站和移动应用程序的客户交易数据流。Storm 拓扑利用各种螺栓，例如过滤螺栓（以识别可疑交易）、聚合螺栓（以计算交易总金额）和决策螺栓（以决定是否阻止交易）。
Apache Flink 另一方面，是一个用于状态处理和流处理的统一分布式处理引擎。Flink 采用了数据流概念，允许用户在无限数据流上编写分布式应用程序。Flink 应用程序由称为“管道”的DAG（有向无环图）表示，管道对数据流执行转换和操作。
实战案例：实时日志分析
一家大型科技公司使用 Flink 构建了一个实时日志分析平台。该平台处理来自其应用程序和服务的日志数据流。Flink 管道利用各种算子（Flink 中的转换操作），例如过滤算子（以提取关键信息）、聚合算子（以计算事件统计信息）和机器学习算子（以识别异常模式）。
Apache Storm 和 Apache Flink 是基于 Java 的两个强大的实时大数据处理框架。Storm 擅长处理无界数据流，而 Flink 侧重于状态处理和管道编程。通过提供丰富的 API 和出色的性能，这些框架使开发人员能够构建可扩展、高效的实时大数据处理应用程序。
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