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一、应用背景

公司大数据项目中，需要构建和开发高效、可靠的数据处理子系统，实现大数据文件处理、整库迁移、延迟与乱序处理、数据清洗与过滤、实时数据聚合、增量同步（CDC）、状态管理与恢复、反压问题处理、数据分库分表、跨数据源一致性以及实时异常检测与告警等功能，确保数据的准确性、一致性和实时性。采用Spring Boot 3. 和Flink平台上进行数据治理的方案。

二、方案优势

由于是大数据项目，因此在处理大规模数据集时，文件处理能力直接影响到数据驱动决策的效果，高效的大数据文件处理既要能保证数据的时效性和准确性，也要能提升整体系统的性能和可靠性。
Spring Boot 3. 和Flink结合使用，在处理大数据文件时有不少独特的优势。
首先，这两者能够相互补充，带来高效和便捷的文件处理能力的原因在于：

（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。

三、实现步骤

1.首先配置Spring Boot 3.x和Flink的开发环境。在pom.xml中添加必要的依赖：

                                   

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