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大数据实时(7)-如何构建FLink实时平台_大数据flink实时

大数据flink实时

目录:

1、场景痛点

2、实时平台建设方案

3、FlinkSQL开发平台

4、展望

1、场景痛点

对于一个实时要求很高的业务领域,实时是非常重要的。分析下来场景问题差别不大,比如之前某一款产品解决的实时场景包括实时数仓、加速查询、联邦查询。今天说的场景也大同小异,包括以下几个方面:

1)实时数仓:针对行业日志,进行数据处理并提供高可用的即席查询服务,同时针对离线数仓,进行实效性的补充,提供更加实时的分析服务;

3)实时监控:实时开始最核心的场景就是监控,后来才应用于业务相关的实时处理,所以监控的场景一直存在,一直演进;

4)实时分析:要发挥数据的价值,要提供有价值的分析结果,支撑业务的决策、改进、优化,收获实际的业务价值;

5)广告推荐:针对客户进行分类,然后针对不同客户制定不同的策略,推荐不同的结果,提升业务转化价值;

6)特征工程:提取提炼特征,尝试通过算法进行实际的业务赋能;

针对不同场景,核心的问题或痛点也是类似的,包括以下几个方面:

1)更高的时效性:实时有时是客户能否用起来的关键,一个需要实时查看的数据如果不能实时,产品的价值折半,失去使用的价值都有

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