如何在flink hadoop中存储数据

Apache Flink 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理框架，各自具有独特的数据存储特性。 下面详细介绍Flink和Hadoop用于数据存储。

Flink数据存储

Flink支持HDFS、S3等多种存储后端。 这些存储后端使 Flink 足够灵活，可以满足不同类型的数据存储需求。

HDFS存储：Flink可以将数据直接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。 HDFS是一种可靠、容错的分布式文件系统，适合存储大型数据集。
数据湖存储：Flink 还支持将数据存储在 Delta Lake、Iceberg 等数据湖中。 这些数据湖架构提供了高可扩展性和灵活性，适合存储和处理不同类型的数据。

Hadoop 数据存储

Hadoop 主要依赖 HDFS 进行数据存储。 HDFS是一个可靠的分布式文件系统，可以跨多个节点存储PB级数据。 和容错能力。

HDFS特点及应用场景：HDFS适合离线批量处理、数据仓储、大规模数据存储，但其计算模型是：对数据处理的支持不佳。 它基于批处理，无法实时响应数据流。

Flink 和 Hadoop 都是处理大数据的重要工具。 选择哪种框架取决于您的具体应用场景和实时性要求。

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