java 实现 flink 读 kafka 写 iceberg

一.背景

         在数据驱动决策的企业数字化转型进程中，业务对数据处理的核心诉求已从 “单纯的实时传输” 升级为 “实时采集 - 高效计算 - 长期可管 - 灵活复用” 的全链路能力。日志流、交易记录、设备采集数据等实时数据源持续爆发，这类数据既需要低延迟的实时处理以支撑即时决策（如实时监控、动态推荐），又需要长期可靠存储以满足离线分析、数据回溯、合规审计等场景，传统数据架构逐渐暴露 “实时与离线割裂、存储效率低、数据治理难” 的痛点。

         传统架构中，实时数据常通过 Kafka 完成传输与暂存，但 Kafka 作为消息队列，仅适用于流式数据的短期流转，不支持复杂查询、数据更新、分层存储等能力，无法满足数据长期复用需求；而传统数据仓库（如 Hive）虽能承载离线分析，但写入延迟高、不支持高效的实时数据摄入，且难以应对半结构化 / 非结构化数据的存储诉求，导致 “实时处理结果无法高效沉淀，离线分析难以复用实时数据” 的割裂问题。同时，数据量的爆发式增长也对存储的成本控制、可扩展性、数据一致性提出了更高要求。

         在此背景下，“Kafka + Flink + Iceberg” 的协同架构成为解决上述痛点的最优解之一，各组件各司其职、形成互补：

1. Kafka 作为实时数据接入枢纽：凭借高吞吐、低延迟、高容错的特性，成为企业实时数据流的 “传输中枢”，能够稳定承接日志、交易、传感器等多源实时数据的写入与分发，为后续计算提供持续、稳定的数据输入；