从 Spark 离线数仓到 Flink 实时数仓:实战指南

目录

一、为啥要从 Spark 离线数仓转到 Flink 实时数仓

二、Spark 和 Flink 的差别

三、Flink 的厉害之处

四、咋学 Flink 实时数仓

(一)基础知识准备

(二)从 Spark 到 Flink 的过渡

(三)实践项目与案例分析

五、Flink 实时数仓的开发场景案例

(一)实时日志分析

(二)实时数据流监控

(三)实时推荐系统

六、生产开发运维中的问题与对策

(一)性能调优

(二)容错与恢复

(三)监控与日志分析


一、为啥要从 Spark 离线数仓转到 Flink 实时数仓

咱先唠唠为啥要搞这个转变。在数据处理这旮旯,离线数仓和实时数仓那可太不一样了。离线数仓就像老牛拉车,处理数据得等一阵子,适合那种对时效要求不高,但得深挖数据找规律的事儿。比如说,你想分析历史数据,看看趋势啥的,离线数仓就挺管用。

可实时数仓就不一样了,它就像火箭,数据一来立马就能处理,能给你实时的分析结果。要是你需要快速响应数据变化,比如搞个实时监控、实时推荐啥的,实时数仓就贼好使。

反正就是,各有各的好,得看你具体干啥用。

二、Spark 和 Flink 的差别

(一)数据处理架构
Spark 主要是批处理,把大数据切成小块并行处理,最后再合并结果。这在处理大规模静态数据集时挺厉害。但 Flink 是流处理,能实时处理连续不断的数据流,对需要实时反馈的场景特别合适。

(二)

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