数据流编程方式

Apache Flink，2014年开源，处理速度比Spark快10倍。

嘿，我记得有一次在去年的一个技术交流会上，有个哥们儿分享了一个很有意思的经历。当时他正在尝试用数据流编程方式来解决一个复杂的系统问题。他说他花了整整两天的时间，调试了上百行代码，才终于让系统稳定下来。
那个场景是在一个周末的下午，地点是我们公司附近的咖啡馆。他告诉我，那两天他几乎每天都在电脑前待了超过14个小时。他说，数据流编程就像是给数据搭建一座桥，要让它们顺畅地从一个地方流向另一个地方，而且还不能有丝毫的漏网之鱼。
我记得他当时特别强调了“事件驱动”这个词。他说，这种方式的好处就是，它可以让系统的响应速度变得超级快，而且一旦某个环节出了问题，你也能很快地定位到它。
等等，还有个事，我突然想到。我记得他提到，用数据流编程的时候，要特别注意数据的序列化和反序列化。因为这个过程如果处理不当，很容易出现性能瓶颈。
所以，你觉得，数据流编程方式在实际应用中，有哪些需要注意的地方呢？

数据流编程，就是流水线处理数据。就像工厂的流水线，数据一个接一个经过各个工序。
先来个核心：数据流编程，就是数据按顺序流动，节点处理。
简单点，就是数据像流水一样，从A到B，B处理完再传到C。
上周刚处理一个项目，我手上这个，数据直接在各个模块间流动，不存数据库，效率高。
就是实时处理，边来边处理。
其实就是一种编程模式，跟传统批量处理不一样。
你自己看，适合实时数据处理的应用。