凡普实时数据处理：Flink与流计算技术应用

藏经阁-凡普实时数据处理.pdf是一份关于实时数据处理技术的深入探讨文档。该文档涵盖了多个关键知识点，包括： 1. **分布式系统处理**: 文档提及了Flink, 一个开源的分布式流处理框架，用于处理大量实时数据。Flink以其高效性和容错性在大数据处理中占据重要地位，可以实现实时或接近实时的数据处理任务。 2. **数据一致性解决方案**：蝴蝶SQL(Butterfly-Sqlᦇᓒ୚ಕ)可能是一种确保数据一致性的方法，特别关注在分布式数据库环境中的数据同步问题。这可能涉及到复制日志（如Oplog）来保持数据的一致性，如CIF੶-Oplog-sync，它是对MongoDB操作日志的一种处理工具。 3. **数据存储与查询**：文档提到了HDFS (Hadoop Distributed File System)，一个分布式文件系统，以及Mysql、MongoDB等关系型和非关系型数据库的实时数据查询处理。同时，CIF੶和HDFS也可能代表不同的数据存储架构。 4. **变化数据捕获(CDC)**: Canal和尚动MongoDB的Oplog是用于记录数据库变更的日志系统，这对于实现数据库复制和实时数据同步至关重要。 5. **数据同步工具**：CIF੶ REST server 和 Canal可能是用于数据传输的工具，用于将更改从一个数据库实时推送到其他系统。 6. **工作流管理系统**：Azkaban可能是一个用于调度和监控数据处理任务的工作流管理平台，确保整个数据处理过程的有序执行。 7. **数据处理工具链**: 诸如Filenames, , 等可能是数据处理流程中的不同组件或编程接口，它们共同构建了一个完整的实时数据处理流程。 8. **数据集成和ETL**: CIF੶-פ֛ן Rupert 可能是数据集成工具，负责将不同来源的数据整合到统一的格式或存储库。 这份文档提供了实时数据处理领域的重要技术和工具，从数据流处理到数据一致性解决方案，再到数据存储、查询、同步和工作流管理，全面展示了如何在一个现代IT环境中高效地处理实时数据。