问题一：实时计算平台的数据源和用户订阅情况如何？
实时计算平台的数据源和用户订阅情况如何？
参考回答：
实时计算平台接入了30多种数据源，数据量达到万亿级别，每日数据增量为600TB。用户来自全国31个省份公司及联通集团的各个子公司，目前平台支持26种标准化场景，支撑了5000多个规则的订阅。
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问题二：实时计算平台如何确保数据的实时性和准确性？
实时计算平台如何确保数据的实时性和准确性？
参考回答：
数据从产生到进入系统有520秒延迟，系统处理后有310秒延迟，平台通过端到端延迟监控确保不超过5分钟的最大延迟。同时，平台实时下发的数据会保存至HDFS，每日抽取部分数据进行质量比对，确保数据准确性达到95%以上。
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问题三：Flink在实时计算平台中扮演了什么角色？
Flink在实时计算平台中扮演了什么角色？
参考回答：
Flink在实时计算平台中扮演了核心引擎的角色，能够很好地满足实时性、低延迟、高吞吐量的需求，确保用户定义场景的数据不漏发。
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问题四：实时计算平台如何支持用户订阅和数据下发？
实时计算平台如何支持用户订阅和数据下发？
参考回答：
用户通过平台订阅标准化场景，平台将Kafka连接信息和数据Schema返回给用户。用户订阅的筛选条件与数据流匹配成功后，以Kafka形式下发数据。
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问题五：为什么选择从Kafka + Spark Streaming转向Flink？
为什么选择从Kafka + Spark Streaming转向Flink？
参考回答：
因为Kafka + Spark Streaming的第三方平台存在依赖外部系统、大并发下负载高、资源消耗大、支撑体量小、监控粒度不足等问题，难以满足日益增长的需求。而Flink提供了更高的灵活性和可控性，适合自研和定制化开发。 
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