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更新时间:2018-09-14 17:05:37

实时计算 Flink提供Flink SQL,协助您简单轻松完成流式计算逻辑的处理。实时计算 Flink提供的全功能的UDF函数,能够帮助您完成定制化业务的数据处理逻辑。在流数据分析领域,Flink SQL和UDF能够完成大部分流式数据分析处理逻辑。目前的实时计算更擅长于流式数据分析、统计、处理。相对于非SQL能够解决的领域,例如,复杂的迭代数据处理、复杂的规则引擎告警,则不适合现有的流计算产品去解决。

  • 目前实时计算 Flink擅于处理以下应用场景

    • 实时的网络点击PV、UV统计。
    • 统计交通卡口平均每5分钟的车流量。
    • 水利大坝的压力数据的统计和展现。
    • 网络支付中涉及金融盗窃固定行为规则的告警。
  • 曾经实时计算 Flink对接,但无法实现的场景

    • Oracle存储过程使用实时计算 Flink替换。 实时计算无法从功能上完全替换掉Oracle存储过程,两者面向问题领域不一致。
    • Spark作业无缝迁移到实时计算。Spark部分涉及实时计算可以考虑改造并迁移到实时计算,用户可以完全省去运维Spark和开发Spark的各类成本,但无法做到Spark作业无缝迁移到实时计算。
    • 多种复杂规则引擎告警。 针对单一数据存在多条复杂规则的告警,这些规则在系统运行时,也会发生变化。因此,这类场景应该由专门的规则引擎系统解决,当前实时计算面对的不是这个问题领域。

当前实时计算 Flink对外接口定义为Flink SQL加上UDF。提供服务于流式数据分析、统计、处理的一站式开发工具。面向的用户有数仓开发人员、数据分析师等。您通过简单编写流计算SQL,即可完成自身流式数据分析业务,不需要参与底层代码开发。