Streaming Lakehouse Meetup·北京站 Flink活动将于9月29日举行,本文将为您介绍活动的详细内容,并提供相应的源代码。在本次活动中,我们将深入探讨Flink流式计算技术在Lakehouse架构中的应用。
Lakehouse架构是一种结合了数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)特点的架构模式,它提供了统一的数据存储和处理平台,使得数据团队能够更高效地管理和分析数据。而Flink作为一个流式计算引擎,具备了高吞吐量、低延迟和容错性等特点,非常适合在Lakehouse架构中进行实时数据处理和分析。
活动中,我们将聚焦于以下主题:
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Flink简介:介绍Flink的基本概念、核心特性以及在实时数据处理和分析方面的应用场景。
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Lakehouse架构概述:探讨数据湖和数据仓库的优势与不足,介绍Lakehouse架构的设计原则和核心组件。
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Flink与Lakehouse的结合:讨论如何在Lakehouse架构中使用Flink进行实时数据处理和分析,包括数据读取、转换、计算和写入等方面的实践经验。
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实战演练:通过实际案例演示如何使用Flink在Lakehouse架构中构建实时数据处理流程,利用Flink的丰富API和函数库进行数据转换和计算。
下面是