Flink机器学习基准

Flink机器学习基准是用于评估Apache Flink在机器学习任务上的性能和效果的标准测试套件。它包含了一系列的机器学习任务和数据集，用于测试Flink的扩展性、吞吐量和延迟等方面的表现。

Flink机器学习基准的目标是提供一个公平和可重复的测试环境，以便用户可以对不同版本的Flink进行比较。该基准包含了各种常见的机器学习任务，如分类、回归、聚类和推荐等。每个任务都有相应的数据集和性能指标，可以用于评估Flink在这些任务上的性能。

使用Flink机器学习基准可以帮助用户了解Flink在处理大规模机器学习任务时的表现，并且可以作为选择合适的机器学习框架的参考。此外，Flink机器学习基准还可以用于优化Flink的性能，提高其在机器学习领域的竞争力。