# 实时计算 Flink版 #
1
关注
33336内容
实时数仓Kappa架构：从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展，企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓（Real-Time Data Warehouse, RTDW）应运而生，其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构，通过统一的流处理框架，解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理，并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
【赵渝强老师】阿里云大数据生态圈体系
阿里云大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）提供大规模数据存储与计算，支持离线批处理。针对实时计算需求，阿里云推出Flink版。此外，阿里云还提供数据存储服务如OSS、Table Store、RDS和DRDS，以及数据分析平台DataWorks、Quick BI和机器学习平台PAI，构建全面的大数据生态系统。
场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析
基于Flink和Hologres构建的实时数仓方案在数据开发运维体验、成本与收益等方面均表现出色。同时，该产品还具有与其他产品联动组合的可能性，能够为企业提供更全面、更智能的数据处理和分析解决方案。
【实践】基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据查询
本文介绍了如何利用Flink和Hologres构建GitHub公开事件数据的实时数仓，并对接BI工具实现数据实时分析。流程包括创建VPC、Hologres、OSS、Flink实例，配置Hologres内部表，通过Flink实时写入数据至Hologres，查询实时数据，以及清理资源等步骤。
实时计算Flink版体验评测
一文带你弄懂实时计算Flink版场景实践和核心功能体验
基于OpenLake的Flink+Paimon+EMR StarRocks流式湖仓分析
阿里云OpenLake解决方案建立在开放可控的OpenLake湖仓之上，提供大数据搜索与AI一体化服务。通过元数据管理平台DLF管理结构化、半结构化和非结构化数据，提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速，并支持大数据、搜索和AI多引擎对接。本文为您介绍以Flink作为Openlake方案的核心计算引擎，通过流式数据湖仓Paimon（使用DLF 2.0存储）和EMR StarRocks搭建流式湖仓。
Structured Streaming和Flink实时计算框架的对比
本文对比了Structured Streaming和Flink两大流处理框架。Structured Streaming基于Spark SQL，具有良好的可扩展性和容错性，支持多种数据源和输出格式。Flink则以低延迟、高吞吐和一致性著称，适合毫秒级的流处理任务。文章详细分析了两者在编程模型、窗口操作、写入模式、时间语义、API和库、状态管理和生态系统等方面的优劣势。
大数据实时计算产品的对比测评：实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比，涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务，显著降低了运维成本，提供了强大的集成能力和弹性扩展，特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议，并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出，实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色，是大数据实时计算的优选方案。
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件，包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka；计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream；分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
【赵渝强老师】Docker三剑客
本文介绍了Docker容器中的三个重要工具：Docker Compose、Docker Machine 和 Docker Swarm。Docker Compose用于定义和运行多容器应用，通过YAML文件简化容器管理。Docker Machine支持远程主机上的Docker安装和管理，适用于跨平台使用。Docker Swarm则提供集群管理功能，实现负载均衡和故障迁移，适合大规模部署。文中还提供了相关示例和架构图，帮助读者更好地理解和使用这些工具。
免费试用