기술나눔

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1. 적용 배경

회사의 빅 데이터 프로젝트에서는 빅 데이터 파일 처리, 전체 데이터베이스 마이그레이션, 지연 및 비순차적 처리, 데이터 정리 및 필터링, 실시간 데이터 집계를 달성하기 위해 효율적이고 안정적인 데이터 처리 하위 시스템을 구축 및 개발해야 합니다. , 증분 동기화(CDC), 상태 관리 및 복구, 배압 문제 처리, 데이터 샤딩 및 테이블 샤딩, 데이터 소스 간 일관성, 실시간 이상 탐지 및 경보 기능을 통해 정확성, 일관성 및 실시간을 보장합니다. 데이터의 성격. 데이터 거버넌스 솔루션을 위해 Spring Boot 3 및 Flink 플랫폼을 채택하세요.

2. 프로그램 장점

빅데이터 프로젝트이기 때문에 대규모 데이터 세트를 처리할 때 파일 처리 기능은 데이터 중심 의사결정의 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 효율적인 빅데이터 파일 처리는 데이터의 적시성과 정확성을 보장해야 할 뿐만 아니라 전반적인 시스템 성능과 신뢰성을 향상시킵니다.
Spring Boot 3. Flink와 함께 사용하면 빅데이터 파일을 처리할 때 많은 고유한 장점을 갖습니다.
우선, 두 가지가 서로 보완하여 효율적이고 편리한 파일 처리 기능을 제공할 수 있는 이유는 다음과 같습니다.

（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. 구현 단계

1. 먼저 Spring Boot 3.x 및 Flink의 개발 환경을 구성합니다. pom.xml에 필요한 종속성을 추가합니다.

                                   

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