各位大佬请问下Flink，目前的实时计算都是与离线分离开的吗？有没有可以通过一套代码完成实时和历史数

在Flink中，实时计算和离线计算可以通过一套代码完成，而不需要完全分离开。

Flink提供了流处理和批处理的统一编程模型，使得您可以在同一个应用程序中处理实时和历史数据。以下是一些常见的方法和技术，可以帮助您实现实时和离线计算的一套代码：

流处理和批处理的统一API：Flink提供了DataStream API用于处理无界数据流，以及DataSet API用于处理有界数据集。您可以在同一个Flink应用程序中使用这两个API，通过编写相同的代码来处理实时和历史数据。

时间语义：Flink支持事件时间和处理时间两种时间语义。事件时间是基于事件产生的时间，而处理时间是基于计算机接收到事件的时间。通过使用适当的时间语义，您可以在流处理和批处理中保持一致的时间处理逻辑。

状态管理：Flink提供了可扩展的状态管理机制，用于在实时和离线计算中保持状态。您可以在处理实时和历史数据时使用相同的状态管理机制，确保一致性和正确性。

数据源和数据接收器：Flink支持各种数据源和数据接收器，包括Kafka、HDFS、Amazon S3等。您可以将实时和历史数据从不同的源加载到Flink中，并将计算结果发送到不同的接收器。

事件时间窗口和批处理窗口：Flink支持基于事件时间和处理时间的窗口操作，包括滚动窗口、滑动窗口和会话窗口。您可以在实时计算和离线计算中使用相同的窗口操作，对数据进行聚合和分析。

starrocks doris能满足你的需求，此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”