2024-07-08
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Dalam proyek data besar perusahaan, perlu untuk membangun dan mengembangkan subsistem pemrosesan data yang efisien dan andal untuk mencapai pemrosesan file data besar, migrasi seluruh basis data, pemrosesan tertunda dan tidak berurutan, pembersihan dan pemfilteran data, agregasi data waktu nyata , dan sinkronisasi tambahan (CDC), manajemen dan pemulihan status, penanganan masalah tekanan balik, sharding data dan sharding tabel, konsistensi sumber lintas data, serta fungsi deteksi dan alarm anomali waktu nyata untuk memastikan keakuratan, konsistensi, dan waktu nyata sifat data. Mengadopsi Spring Boot 3. dan platform Flink untuk solusi tata kelola data.
Karena ini adalah proyek data besar, ketika memproses kumpulan data berskala besar, kemampuan pemrosesan file secara langsung memengaruhi efek pengambilan keputusan berdasarkan data. Pemrosesan file data besar yang efisien tidak hanya harus memastikan ketepatan waktu dan keakuratan data, tetapi juga memastikan ketepatan waktu dan keakuratan data meningkatkan kinerja dan keandalan Sistem secara keseluruhan.
Spring Boot 3. Digunakan bersama dengan Flink, ia memiliki banyak keunggulan unik saat memproses file data besar.
Pertama-tama, alasan mengapa keduanya dapat saling melengkapi dan menghadirkan kemampuan pemrosesan file yang efisien dan nyaman adalah:
(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。
1. Pertama-tama konfigurasikan lingkungan pengembangan Spring Boot 3.x dan Flink. Tambahkan dependensi yang diperlukan di pom.xml: