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2025-07-29

实时即未来:ApacheFlink实践(二)——流批一体的架构革命

实时即未来:ApacheFlink实践(二)——流批一体的架构革命
当某电商平台在凌晨的秒杀活动中突然遭遇数据延迟,传统批处理系统还在"望洋兴叹"时,基于Flink的实时风控系统已在500毫秒内完成欺诈交易识别。这背后正是流批一体架构带来的革命性突破。一、流式思维的范式转移Flink从诞生就坚持"流是本质,批是特例"的设计哲学。与Spark的微批处理(Micro-Batching)不同,Flink的持续流处理模型使每条数据都能享受"VIP通道"待遇:java DataStream<Transaction> transactions = env .addSource(new KafkaSource()) .keyBy(Transaction::getUserId) .process(new FraudDetector());这段简单的Java代码背后隐藏着三层突破: 1. 事件时间(Event Time)机制:通过水印(Watermark)技术处理乱序数据,相比处理时间(Processing Time)准确率提升40% 2. 状态(State)本地化:利用RocksDB实现TB级状态数据的低延迟访问 3. 检查点...
2025年07月29日
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