Flink实时计算运用（一）概述与应用场景

1. Flink概述

• Flink是什么

  Flink是一个面向数据流处理和批处理的分布式开源计算框架。

  

• 无界流VS有界流

  任何类型的数据都可以形成流数据，比如用户交互记录， 传感器数据，事件日志等等。

  Apache Flink 擅长处理无界和有界数据集。 精确的时间控制和有状态的计算，使得 Flink能够运行任何处理无界流的应用。

  流数据分为无界流和有界流。

  1） 无界流：有定义流的开始，但没有定义流的结束， 会不停地产生数据，无界流采用的是流处理方式。

  2） 有界流：有定义流的开始， 也有定义流的结束， 需要在获取所有数据后再进行计算，有界流采用的是批处理方式。

  

• 编程模型

  

  DataSet 一般用来处理有界流数据。

  DataStream一般用来处理无界流数据。

2. 应用场景-智能推荐

什么是智能推荐？

定义： 根据用户行为习惯所提供的数据， 系统提供策略模型，自动推荐符合用户行为的信息。

例举：

比如根据用户对商品的点击数据（时间周期，点击频次）， 推荐类似的商品；

根据用户的评价与满意度， 推荐合适的品牌；

根据用户的使用习惯与点击行为，推荐类似的资讯。

应用案例：

1. 小红书推荐系统

2. 实时流处理

3. Flink处理（新一代大数据处理引擎）

   

3. 应用场景-实时数仓

1）什么是实时数仓

数据仓库（Data Warehouse）,可简写为DW或DWH，是一个庞大的数据存储集合，通过对各种业务数据进行筛选与整合，生成企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。实时仓库是基于Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架，构建的具备实时性特征的数据仓库。

2）应用案例

分析物流数据， 提升物流处理效率。

3）阿里巴巴菜鸟网络实时数仓设计：

4）数仓分层处理架构（也称流式ETL）：

ODS -> DWD -> DWS -> ADS

ODS（Operation Data Store）：操作数据层， 一般为原始采集数据。

DWD(Data Warehouse Detail) ：明细数据层， 对数据经过清洗，也称为DWI。

DWS(Data Warehouse Service)：汇总数据层，基于DWD层数据， 整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表， 由多个属性关联在一起的表， 比如用户行为日志信息：点赞、评论、收藏等。

ADS(Application Data Store): 应用数据层， 将结果同步至RDS数据库中， 一般做报表呈现使用。

4. 应用场景-大数据分析应用

1. IoT数据分析

   1) 什么是IoT

   物联网是新一代信息技术，也是未来发展的趋势，英文全称为： Internet of things（IOT），顾名思义， 物联网就是万物相联。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

   2) 应用案例

   物联网设备运营分析：

   

   华为Iot数据分析平台架构：

   

2. 智慧城市

   城市中汽车越来越多， 川流不息，高德地图等APP通过技术手段采集了越来越多的摄像头、车流的数据。

   但道路却越来越拥堵，越来越多的城市开始通过大数据技术， 对城市实行智能化管理。

   2018年， 杭州采用AI智慧城市，平均通行速度提高15%，监控摄像头日报警次数高达500次，识别准确率超过92%，AI智慧城市通报占全体95%以上，在中国城市交通堵塞排行榜， 杭州从中国第5名降至57名。

   

   

3. 金融风控

   风险是金融机构业务固有特性，与金融机构相伴而生。金融机构盈利的来源就是承担风险的风险溢价。

   金融机构中常见的六种风险：市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、声誉风险及法律风险。其中最主要的是市场风险和信用风险。

   线上信贷流程，通过后台大数据系统进行反欺诈和信用评估：

   

4. 电商行业

   用户在电商的购物网站数据通过实时大数据分析之后， 通过大屏汇总展示， 比如天猫的双11购物活动，通过大屏， 将全国上亿买家的订单数据可视化，实时性的动态展示，包含总览数据，流式TopN数据，多维区域统计数据等，极大的增强了对海量数据的可读性。

   TopN排行：

   

   区域统计：

   

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