流计算的数据处理引擎包括哪些？ AHadoop、Hive、Pig BFlink、Spark Streaming、Storm C以上都不是 DMySQL、Oracle、SQL Server

B Flink、Spark Streaming、Storm是流计算的数据处理引擎。这三个引擎都是基于流式数据处理的，具有高吞吐、低延迟、容错性强等特点。其中，Flink被认为是目前最先进的流计算引擎之一，支持事件时间和处理时间的语义，提供了丰富的API和库，支持多种计算模型；Spark Streaming则是在Spark框架上扩展而来，提供了类似于批处理的API，易于使用；Storm是最早的流计算引擎之一，具有实时性好、可扩展性强等特点，但API和开发难度相对较高。

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Storm的数据源包括哪些？ AMySQL、Oracle、SQL Server B文件、Socket、Kafka CHadoop、Hive、Pig D以上都不是

B文件、Socket、Kafka都是Storm的数据源。Storm是一个分布式实时计算系统，支持从多种数据源中读取数据进行实时计算。其中，文件和Socket是Storm最基础的数据源，Kafka则是Storm常用的高性能消息队列。Storm还支持从其他数据源中读取数据，如MySQL、Oracle、SQL Server、Hadoop、Hive、Pig等，但需要通过适配器等方式进行集成。

基于spark streaming 的流数据处理和分析

基于Spark Streaming的流数据处理和分析是一种实时处理大规模数据的技术。它可以通过将数据流分成小批次来实现实时处理，同时还能够保证数据的准确性和一致性。Spark Streaming可以与Hadoop、Hive、HBase等大数据技术相结合，实现更加复杂的数据处理和分析任务。通过Spark Streaming，我们可以实时处理数据流，进行数据清洗、过滤、聚合、计算等操作，从而得到有价值的数据结果，为企业决策提供支持。