Streaming Lakehouse Meetup·北京站 Flink：9月29日活动预告

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Flink读取数据、进行转换和写入到Lakehouse架构中：

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