Technologieaustausch

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1. Anwendungshintergrund

Im Big-Data-Projekt des Unternehmens ist es notwendig, effiziente und zuverlässige Datenverarbeitungssubsysteme aufzubauen und zu entwickeln, um die Verarbeitung von Big-Data-Dateien, die gesamte Datenbankmigration, Verzögerungs- und Out-of-Order-Verarbeitung, Datenbereinigung und -filterung sowie Echtzeit-Datenaggregation zu erreichen und inkrementelle Synchronisierung (CDC), Statusverwaltung und -wiederherstellung, Behandlung von Gegendruckproblemen, Daten- und Tabellen-Sharding, datenquellenübergreifende Konsistenz sowie Anomalieerkennungs- und Alarmfunktionen in Echtzeit, um Genauigkeit, Konsistenz und Echtzeit sicherzustellen Art der Daten. Nutzen Sie Spring Boot 3 und die Flink-Plattform für Data-Governance-Lösungen.

2. Programmvorteile

Da es sich um ein Big-Data-Projekt handelt, wirken sich die Dateiverarbeitungsfunktionen bei der Verarbeitung großer Datensätze direkt auf die Wirkung der datengesteuerten Entscheidungsfindung aus. Eine effiziente Big-Data-Dateiverarbeitung muss nicht nur die Aktualität und Genauigkeit der Daten gewährleisten Verbessern Sie die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit des Systems.
Spring Boot 3. In Verbindung mit Flink bietet es viele einzigartige Vorteile bei der Verarbeitung großer Datendateien.
Die Gründe, warum sich die beiden ergänzen und effiziente und bequeme Dateiverarbeitungsfunktionen bieten können, sind zunächst einmal:

（1）统一的开发体验：
Spring Boot 3. 和Flink结合使用，可以在同一项目中综合应用两者的优势。Spring Boot可以负责微服务的治理、API的管理和调度，而Flink则专注于大数据的实时处理和分析。两者的结合能够提供一致的开发体验和简化的集成方式。

（2）动态扩展和高可用性：
微服务架构下，Spring Boot提供的良好扩展性和Flink的高可用性，使得系统可以在需求增长时动态扩展，确保系统稳定运行。Flink的容错机制配合Spring Boot的服务治理能力，可以有效提高系统的可靠性。

（3）灵活的数据传输和处理：
通过Spring Boot的REST API和消息队列，可以轻松地将数据传输到Flink进行处理，Flink处理完毕后还可以将结果返回到Spring Boot处理的后续业务逻辑中。这种灵活的处理方式使得整个数据处理流程更为高效且可控。

3. Umsetzungsschritte

1. Konfigurieren Sie zunächst die Entwicklungsumgebung von Spring Boot 3.x und Flink. Fügen Sie die erforderlichen Abhängigkeiten in pom.xml hinzu:

                                   

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