# 实时计算 Flink版 #
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高级应用：利用DataHub构建实时数据流处理系统
【10月更文挑战第23天】在大数据时代，实时数据处理的需求日益增长。无论是金融交易、物联网设备监控，还是社交媒体分析，实时数据流处理系统都扮演着至关重要的角色。作为阿里云提供的实时数据同步服务，DataHub为开发者提供了一种高效、可靠的方式来构建实时数据流处理系统。本文将从个人的角度出发，探讨如何利用DataHub构建实时数据流处理系统，包括配置实时数据采集、与流处理引擎集成、实施数据流的实时分析和处理，以及确保系统的高可用性和扩展性。
Paimon x StarRocks 助力喜马拉雅直播实时湖仓构建
本文由喜马拉雅直播业务与仓库建设负责人王琛撰写，介绍了喜马拉雅直播业务的数据仓库架构迭代升级。文章重点分享了基于 Flink + Paimon + StarRocks 实现实时湖仓的架构及其成效，通过分钟级别的收入监控、实时榜单生成、流量监测和盈亏预警，大幅提升了运营效率与决策质量，并为未来的业务扩展和 AI 项目打下坚实基础。
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓，并通过Hologres对接BI分析工具（以DataV为例），实现海量数据实时分析.
实时计算Flink场景实践和核心功能体验
本文详细评测了阿里云实时计算Flink版，从产品引导、文档帮助、功能满足度等方面进行了全面分析。产品界面设计友好，文档丰富实用，数据开发和运维体验优秀，具备出色的实时性和动态扩展性。同时，提出了针对业务场景的改进建议，包括功能定制化增强、高级分析功能拓展及可视化功能提升。文章还探讨了产品与阿里云内部产品及第三方工具的联动潜力，展示了其在多云架构和跨平台应用中的广阔前景。
实时计算Flink评测
本文介绍了Flink在实时计算领域的应用实践及核心功能评估，涵盖用户行为分析、电商羊毛党识别、实时销售数据分析三大场景，展示了Flink在处理实时数据流时的高效性、准确性和可靠性。同时，文章还深入探讨了Flink的统一数据处理、事件驱动处理、高容错性、高性能低延迟、灵活窗口操作及丰富API等核心功能，并指出了其优势与待改进之处，为用户提供全面的参考。
实时计算Flink场景实践和核心功能体验
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