什么是数据时效性？
已解决什么是数据时效性？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
-
推荐回答
原始数据从左上角的应用产生，经过蓝色和粉色两条链路。 其中，蓝色链路是业务视角上端到端闭坏的链路，应用产生的数据会写入 MySQL 或者 Oracle 等关系型数据库，之后通过 CDC 相关技术，将数据库产生的日志复制到 Kafka 消息队列中，将同一份数据的共享，避免多次读取数据库日志。 在 Kafka 之后，是实时计算平台。实时计算平台除了实现对时效要求较高的计算处理场景之外，它还可以通 过 Flink 结合 HUDI/IceBerg 等产品实现实时数据入湖。而且能将 Flink 的结果输出到 HBase\ES 等联机数据库 中。将这部分数据以服务的形式暴露，即数据中台服务，从而提供给应用调用。
粉色链路的数据，最终回到数据分析师那里，是蓝色链路的衍生。各个应用产生的数据，通过 Flink 和 Hudi的实时数据入湖，通过 Presto 或 CK 等分析型引擎，供数据分析师进行 BI 分析。通过这条链路，数据时效得以提升，让分析师访问到分钟级延时的热数据，更加实时、准确地做出运营决策。一般高时效的业务场景，都包含在这条技术链路的体系之内。
以上内容摘自《Apache Flink 案例集（2022版）》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版
2022-08-31 13:10:39赞同 展开评论
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
