流處理框架相關知識如下：
1、Apache Flink：是壹個開源的流處理框架，具有高性能、高吞吐量和低延遲的特點，支持批處理和流處理。Apache Kafka：是壹個分布式流處理平臺，主要用於構建實時數據管道和流應用。
2、Apache Storm：是壹個分布式實時計算系統，可以處理高速數據流並實時分析。Apache Beam：是壹個統壹的編程模型，用於構建批處理和流處理數據管道，可以在多種執行引擎上運行，例如Apache Flink、Apache Spark等。
3、Samza：是壹個分布式流處理框架，由LinkedIn開發並開源。它具有低延遲、高吞吐量和可擴展性等特點，並且與Kafka集成緊密。Stream SQL：是壹種基於SQL的流處理語言，它使得用戶可以使用SQL查詢來處理實時數據流。
4、ETL：是壹種用於數據抽取、轉換和加載的工具，可以用於流數據處理中的數據清洗、轉換和整合等操作。在選擇合適的流處理框架時，需要根據實際需求和場景來評估和比較各個框架的特性，例如性能、易用性、可擴展性和社區支持等。
流處理框架的特點
1、Apache Flink：是壹個高性能、高吞吐量和低延遲的流處理框架，支持批處理和流處理，並且提供了豐富的API和功能。
2、Apache Kafka：是壹個分布式流處理平臺，主要用於構建實時數據管道和流應用。Kafka具有高吞吐量、低延遲和可擴展性等特點，並且與Flink、Storm等流處理框架集成緊密。
3、Apache Storm：是壹個分布式實時計算系統，可以處理高速數據流並實時分析。Storm具有高吞吐量、低延遲和可擴展性等特點，但與Flink和Kafka相比，其社區支持和活躍度較低。
4、Samza：是壹個分布式流處理框架，與Kafka集成緊密，具有低延遲、高吞吐量和可擴展性等特點。Samza的API簡潔易用，並且與Flink和Kafka相比，其社區支持和活躍度較高。
5、需要高性能、低延遲和豐富功能的流處理框架，可以考慮Flink；如果需要與Kafka集成緊密、社區支持和活躍度較高的流處理框架，可以考慮Samza；如果需要構建實時數據管道和流應用，可以考慮Kafka。