技術共有

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1. 申請の背景

同社のビッグ データ プロジェクトでは、ビッグ データ ファイル処理、データベース全体の移行、遅延および順序外れの処理、データ クリーニングとフィルタリング、リアルタイム データ集約を実現するために、効率的で信頼性の高いデータ処理サブシステムを構築および開発する必要があります。 、増分同期 (CDC) 、ステータス管理と回復、バックプレッシャーの問題処理、データ シャーディングとテーブル シャーディング、データ ソース間の一貫性、および精度、一貫性、リアルタイム性を確保するためのリアルタイムの異常検出とアラーム機能データの性質。データ ガバナンス ソリューションには Spring Boot 3. と Flink プラットフォームを採用します。

2. プログラムの利点

これはビッグ データ プロジェクトであるため、大規模なデータ セットを処理する場合、ファイル処理機能はデータ駆動型の意思決定の効果に直接影響します。効率的なビッグ データ ファイル処理は、データの適時性と正確性を確保するだけでなく、システム全体のパフォーマンスと信頼性が向上します。
Spring Boot 3。Flink と組み合わせて使用​​すると、ビッグ データ ファイルを処理するときに多くの独自の利点があります。
まず、この 2 つが相互に補完し合い、効率的で便利なファイル処理機能をもたらす理由は次のとおりです。

（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. 導入手順

1. まず Spring Boot 3.x と Flink の開発環境を設定します。必要な依存関係を pom.xml に追加します。

                                   

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