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华为云计算 云知识 Flink原理和特性 Flink原理和特性 时间：2020-09-23 15:15:00 Flink原理： Stream&Transformation&Operator 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。来自：百科
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引擎。 Flink应用场景 Flink适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing），高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink技术栈 Flink技术栈如左图所示。 Flink结构 Flink整个系统包含三部分： Flink整个系统包含三部分：来自：专题![]()
创建数据连接，提供数据大屏所需动态数据 数据大屏管理 基于多种场景模板创建管理您的数据大屏 基于多种场景模板创建管理您的数据大屏 可视化编辑器 画布、可视化界面编辑器和所见及所得的大屏编辑区域，是数据湖可视化最主要的功能区域。用户通过画布可实现对组件布局编排、样式配置以及数据源与图表之间绑定来自：专题![]()
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使用DLI进行电商BI报表分析 电商实时业务数据分析 使用DLI帮助电商平台统计实时访问数据量、订单数、人数等指标，从而在显示大屏上实时展示相关数据，及时了解数据变化，调整营销策略。 使用DLI帮助电商平台统计实时访问数据量、订单数、人数等指标，从而在显示大屏上实时展示相关数据，及时了解数据变化，调整营销策略。来自：专题![]()
同。 实时数据 有些数据的实时性很强，如果没有及时分析处理就会失去价值，甚至可能造成损失，我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等，应用于实时监控、实时告警等场景，例如，车辆实时上报位置数据，实时分析后呈现到交通监控中心的大屏上，交通专家根据实时数据下达来自：百科![]()
实时同步 实时同步是指在不同的系统之间，将数据通过同步技术从一个数据源拷贝到其他数据库，并保持一致，实现关键业务的数据实时流动。 特点：满足多种灵活性的需求，例如多对一、一对多，动态增减同步表，不同表名之间同步数据等。 图2 多对一实时同步 4. 实时迁移与实时同步有什么不同 4来自：百科![]()
Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。 MRS 同时支持混合云和公有云两种形态：混合云版本，一个架构实现离线、实时、逻辑三种数据湖，以云原生架构助力客户智能升级来自：专题![]()
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