Flink 调用海豚调度器 SQL 脚本实现1份SQL流批一体化的方案和可运行的代码实例
目录
一、流批一体化概述
二、Flink 与海豚调度器结合实现流批一体化的好处
2.1 代码复用性增强
2.2 开发和维护成本降低
2.3 数据一致性保证
2.4 提高系统的灵活性和可扩展性
三、实现思路步骤
3.1 环境准备
3.2 编写 SQL 脚本并上传到海豚调度器
3.3 实现资源下载功能
3.4 在 Flink 中执行下载的 SQL 脚本
3.5 配置流批处理模式
3.6 监控和调优
一、流批一体化概述
在大数据处理领域，传统的数据处理方式通常将批处理和流处理分开进行。批处理主要用于处理历史数据，通常以固定时间间隔（如每天、每周）进行数据处理和分析；而流处理则专注于实时数据的处理，对数据进行实时的响应和分析。这种分离的处理方式导致了开发和维护的复杂性增加，需要为批处理和流处理分别编写代码，并且在代码逻辑发生变化时，需要在两个不同的代码库中进行修改，容易出现不一致的情况。
流批一体化的概念应运而生，它旨在通过统一的编程模型和执行引擎，实现批处理和流处理的统一。这样，开发人员可以使用相同的代码和 SQL 脚本进行批处理和流处理，减少代码的重复开发和维护成本，提高开发效率。