flink hadoop怎样进行数据存储

Apache Flink 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理框架，它们在数据存储方面各有特点。以下是 Flink 和 Hadoop 在数据存储方面的具体介绍：

Flink 的数据存储

Flink 支持多种存储后端，包括 HDFS、S3 等，这些存储后端使得 Flink 能够灵活地处理不同类型的数据存储需求。

HDFS 存储：Flink 可以将数据直接存储到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，HDFS 是一个高可靠性和容错能力的分布式文件系统，适合存储大规模数据集。数据湖存储：Flink 还支持将数据存储到数据湖中，如 Delta Lake、Iceberg 等，这些数据湖架构提供了高扩展性和灵活性，适合存储和处理各种类型的数据。Hadoop 的数据存储

Hadoop 主要依赖于 HDFS 进行数据存储，HDFS 是一个分布式文件系统，可以在多个节点上存储 PB 级别的数据，并且具有高可靠性和容错能力。

HDFS 的特点和应用场景：HDFS 适合于离线批处理、数据仓库和大规模数据存储，但对于实时数据处理的支持不够好，因为其计算模型是基于批处理的，无法实时响应数据流。

Flink 和 Hadoop 都是处理大数据的重要工具，选择哪个框架取决于具体的应用场景和对实时性的要求。

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