关于使用Flink从Kafka读取数据并存储至Redis的解决方案教程
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简介：
本教程详细介绍了如何利用Apache Flink高效地从Kafka中实时读取数据，并将处理后的结果存储到Redis中，适用于需要构建实时数据流应用的开发者。
大数据发展史中的实时处理框架对比：
Flink、Storm 和 Spark Streaming 是三种广泛使用的流数据处理框架。在选择合适的框架时，请考虑以下因素：
1. 流数据是否需要进行状态管理。
2. 是否有特定的 At-least-once 或 Exactly-once 消息投递模式要求。
对于不同的应用场景，建议如下：
- 对于小型独立项目且需低延迟场景，推荐使用 Storm；
- 如果您的项目已采用 Spark 且秒级实时处理能满足需求，则可选择 Spark Streaming；
- 在需要 Exactly Once 的消息语义、大量数据传输和高吞吐量及低延迟的情况下，或在进行状态管理与窗口统计时，建议选用 Flink。
为了让大家快速掌握 Flink 使用方法，并了解如何构建高性能的 Flink 应用程序，我们提供了一个实战课程：通过使用 Flink 读取 Kafka 数据并将其保存到 Redis 中来进行实时计算。
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