Dinky：基于 Apache Flink 的一站式实时计算平台

资源摘要信息:"Dinky-dev.zip" Dinky-dev.zip文件名指出了这个压缩包包含了Dinky平台的开发版本（dev），Dinky是一个基于Apache Flink开发的实时计算平台，其特点和应用范围如下： 1. 开箱即用的一站式平台：Dinky提供了一个集成化的环境，用户无需从零开始配置和开发，可以快速部署和开始实时数据处理和分析任务。 2. 基于Apache Flink：Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于对大规模的数据流进行有状态的计算。Dinky直接构建在Flink之上，继承了其对高吞吐量、低延迟处理的流式数据处理能力。 3. 连接OLAP和数据湖等众多框架：OLAP（在线分析处理）是数据仓库的一个重要组成部分，用于复杂查询和分析。数据湖则是一个存储企业各种类型数据的存储库，包括原始数据。Dinky平台能够与这些框架打通，实现数据的高效流动和处理。 4. 实践流批一体：在大数据处理领域，"流"（实时数据处理）和"批"（批量数据处理）是两种常见的数据处理方式。Dinky平台致力于整合这两者，用户可以在同一个平台上处理实时流数据和批量数据，提高了数据处理的灵活性和效率。 5. 湖仓一体的建设与实践：湖仓一体是新一代数据架构的趋势，意味着数据湖和数据仓库的整合。Dinky通过连接数据湖和数据仓库，使得数据在两者之间的转移和处理更加顺畅，推动了数据的有效管理和分析。 Dinky平台的标签说明了它的应用范围和特性： - 服务器应用：Dinky可被部署在服务器上，为用户提供实时计算的服务。 - 大数据：作为一个处理大数据实时计算的平台，Dinky支持处理大规模数据集。 - flinkcdc：CDC指的是变更数据捕获（Change Data Capture），FlinkCDC是利用Flink进行实时数据同步的工具，Dinky支持使用FlinkCDC进行数据的实时捕获和处理。 - flink-platform：这个标签强调了Dinky作为一个Flink平台，集成了Flink的各种功能，提供给用户一个强大的实时计算平台。 - OLAP：由于Dinky能够与OLAP框架无缝连接，它适用于需要进行复杂数据分析和报表生成的场景。 综上所述，Dinky-dev.zip包含了用于快速搭建和开发实时计算平台的资源，该平台能够提供统一的数据处理能力，与多种数据架构进行交互，并且支持流批混合处理和数据湖与数据仓库的整合。通过使用Dinky平台，用户可以更容易地构建和维护复杂的大数据处理和分析系统。