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解决flink消费kafka过期数据和目前存量数据的计算（未来的方向）

背景：

目前公司业务需要统计超过7天以上的特征统计，但是kafka只存7天的数据，如果只想通过flink sql去计算30天的用户特征要求当天生效，这是完不成的，但是看到下面的分享，感觉未来的方向有了。

一、2021 Apache Flink Meetup - Hosted by Netflix 的youtobe视频分享

目前这是Netflix的分享，目前还未将backfilling 的功能贡献回 iceberg 社区

https://www.youtube.com/watch?v=rtz3p_iijP8&feature=youtu.be（第45分钟开始）

二、简单的截图分享（重点看第四点）

1、标题

解决flink消费kafka过期数据和目前存量数据的计算（未来的方向）_第1张图片

2、提高流利用数据的存活时间

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gDutKmBv-1612260316010)(https://secure-static.wolai.com/static/gYWsDLFqQtkk91zogvqQ8Y/image.png)]

3、对比kafka和第三方存储的价格优势

解决flink消费kafka过期数据和目前存量数据的计算（未来的方向）_第2张图片

4、Backfilling在Iceberg的使用，这个是重点，能够替代kafka存更多之前的数据，同时又能

解决flink消费kafka过期数据和目前存量数据的计算（未来的方向）_第3张图片

5、Iceberg的流表结构

解决flink消费kafka过期数据和目前存量数据的计算（未来的方向）_第4张图片

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    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
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