Flink入坑指南第二章 - 从一个需求开始

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Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。

从一个需求开始

小明是一个电商平台的数据开发工程师，在其公司的电商平台上，分了很多类目，每个类目有很多店铺。整个公司的数据链路如下：

蓝色链路为日志点击链路，每次用户从手机端/PC端发起的浏览网页请求，都会被发送到kafka里，然后被持久化到HDFS上，供数据分析。
黄色链路交易链路，每次用户下单交易都会进入MySQL业务库。每天凌晨，MySQL库的数据都会被同步到Hadoop中。
Hadoop的HDFS上，保存了该公司产生的所有数据，包括交易数据和点击数据。

在很长一段时间内，小明老板每天早上都会看一下整个平台业务运营报表，

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Flink入坑指南第一章 - 简介

Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。 Flink是什么这是个很玄妙的问题。在以下网站上做了很专业的介绍。 Flink官网：https://flink.apache.org/ Flink中文官网：https://flink-china.org/ 如果你是大数据从业人士，简单理解，在功能上：flink>storm=jstorm=spark streaming。玩过大数据的同学对这些系统应该都不陌生。作为流计算领域的后起之秀，flink架构设计先进，ms级延时，支持Exactly once语义等，逐渐受到广大工程师的青睐，有越来越多的公司开始入坑Flink。如

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摘要： Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。 Flink接口 Flink支持三种接口，也就是三种写作业的方式： SQL：实时计算产品与开源Flink相比，提供更全面的语法支持，目前95%的用户都是使用SQL解决其问题 TableAPI：表达能力与SQL相同 DataStream API：底层API，需要一定基础本系列文章会从流式SQL开始介绍。重点是帮助用户理解批和流SQL的区别，使用户能快速上手，在Flink上写出正确的流SQL。不会介绍实时计算/Flink SQL的语法细节，关于SQL语法或各内置函数的用法，请参考文档：帮助手册有志于了解FlinkSQL实现

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