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Flink + MySQL 流式计算数据分析

2023-10-03 17:40

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大数据时代,海量的数据源源不断涌入到互联网、移动应用、企业数据库等各个领域,同时这些数据也逐渐成为各种业务场景中的主要输入数据。如何在短时间内对海量数据进行处理、分析并得出有价值的信息,已经成为当今社会越来越关注的问题。 Apache Flink作为开源流计算框架,通过编程接口实现了流数据的处理。MySQL作为关系型数据库,作为分析结果的存储系统,可以帮助企业快速、可靠地对大量数据进行实时分析和存储。两者结合,可以极大地提升数据的处理效率、降低数据分析成本,有效应对各种复杂的业务场景。 本文将会介绍如何利用Flink、MySQL构建一个基于实时流数据处理的电商实时销售额预测系统,并且还会分享在这个过程中遇到的一些问题及解决方法。

2.相关术语和概念

Apache Flink是一个开源的分布式流处理平台,具有强大的容错性、高吞吐量、高并发度和低延迟特性。它支持多种编程语言(Java、Scala、Python)以及SQL等,能够轻松地对大数据进行流式处理。其架构分为:

  1. Job Manager(任务管理器):负责接收和调度任务请求,分配执行任务的节点。

  2. Task Managers(任务管理器):运行计算任务,通常由多个线程组成。每个Task Manager负责多个Slot,每个Slot负责执行流处理任务的一部分。

  3. Flink Clusters(集群):包括Job Manager和Task Manager,用于集群资源的管理和分配。

MySQL

MySQL是一个开源的关系型数据库服务器,可以帮助企业快速、可靠地

来源地址:https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132867828

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