Pratique du projet - Spring Boot 3 intègre Flink pour implémenter le traitement des fichiers Big Data

Pratique du projet : Spring Boot 3 intègre Flink pour implémenter le traitement des fichiers Big Data

2024-07-08

1. Contexte de la candidature

Dans le projet Big Data de l'entreprise, il est nécessaire de construire et de développer des sous-systèmes de traitement de données efficaces et fiables pour réaliser le traitement des fichiers Big Data, la migration complète de la base de données, les retards et le traitement dans le désordre, le nettoyage et le filtrage des données, l'agrégation des données en temps réel. et synchronisation incrémentielle (CDC), gestion et récupération de l'état, gestion des problèmes de contre-pression, partage de données et de tables, cohérence entre sources de données et fonctions de détection d'anomalies et d'alarme en temps réel pour garantir l'exactitude, la cohérence et le temps réel. nature des données. Adoptez Spring Boot 3. et la plateforme Flink pour les solutions de gouvernance des données.

2. Avantages du programme

Puisqu'il s'agit d'un projet Big Data, lors du traitement d'ensembles de données à grande échelle, les capacités de traitement des fichiers affectent directement l'effet de la prise de décision basée sur les données. Un traitement efficace des fichiers Big Data doit non seulement garantir l'actualité et l'exactitude des données, mais également. améliorer les performances et la fiabilité globales du système.
Spring Boot 3. Utilisé conjointement avec Flink, il présente de nombreux avantages uniques lors du traitement de fichiers Big Data.
Tout d’abord, les raisons pour lesquelles les deux peuvent se compléter et apporter des capacités de traitement de fichiers efficaces et pratiques sont :

（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. Étapes de mise en œuvre

1. Configurez d'abord l'environnement de développement de Spring Boot 3.x et Flink. Ajoutez les dépendances nécessaires dans pom.xml :

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