看完这篇, FlinkSQL 统统能整明白了

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了看完这篇, FlinkSQL 统统能整明白了相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

马云曾在一次演讲中说道:“未来的时代,将不再是 IT 时代,而是 DT 时代。”

的确,这些年,越来越多开发,转行做大数据,又或通过大数据打造自己的竞争力(比如很多 Java 开发都会学学大数据),核心原因有三点:

  1. 云计算技术的发展会降低功能开发的难度,很多开发会向低代码方向发展。

  2. 大数据的价值空间正在逐渐形成,而围绕大数据进行价值化操作将是一个新的发展趋势,人才需求会更集中。

  3. 大数据是人工智能的基础,但是相比于人工智能技术来说,大数据的技术体系已经趋于成熟,更容易实现产业化落地。

不光如此,从大数据的薪资上来看,我们就可以看出它的“钱”景一片光明。

在大数据的众多技术栈中,能真正能同时做到低时延、Exactly-Once 数据一致性保障及高吞吐的,只有 Flink 一个。而且,Flink 同时支持流处理和批处理,解决了用批来模拟流的技术局限性。

基本上使用大数据技术的公司,都会优先选择 Flink 作为技术解决方案,但 Flink 的上手门槛比较高,好在 FlinkSQL 来了,在 Flink1.13 及以后的版本当中,SQL 功能已经日趋完善,可以用在实际线上生产环境当中了,这大大降低了大数据的学习成本和门槛。

一. FlinkSQL 的优势

1.  通过 SQL 语法,不管数据是批量处理还是流式处理,都可以统一抽象解决了。再也不用花大量时间成本在代码调试上,而是专注于业务逻辑的处理。

2. 如果处理批量数据文件,也可以使用 SQL 来实现。

3. 如果处理的是流式数据,也可以通过 SQL 来实现,而且 Flink 当中也有强大的功能可以支持,主要包括以下核心功能:

只要学会了 FlinkSQL,就可以轻松搞定各种数据处理场景,解决流式以及批量数据处理,而且可以轻松实现与外部系统的集成应用。

二、如何快速上手?

在这给你个学习路线图,分成以下几大模块

这是我最近看到的一门「 FlinkSQL 的实战好课」,从基本概念介绍,到代码实践练习,带你轻松通过 FlinkSQL 学习过程里的所有难关。

课程共 3 小时,只要一个晚上,基本就能拿下。主要包含了以下这些知识点:

  1. 流式处理以及批量处理的技术发展历程

  2. FlinkSQL 流批一体的设计思想

  3. Flink Table 以及 SQL 的编程实践

  4. FlinkSQL 整合外部的各种系统,例如 CSV、Json、Kafka、HBase、mysql 以及 Hive 等

  5. FlinkSQL 当中的窗口操作

  6. FlinkSQL 当中的内置函数定义

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