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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-11 05:19 标签： 小仙儿

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 本文为《Flink大flink读取数据库数据项目實战》学习笔记想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大flink读取数据库数据计算框架的同学，推荐学习课程：

Flink大flink读取数据库数据项目实战：

 Event-driven Applications执荇流程：比如采集的flink读取数据库数据Events可以不断的放入消息队列Flink应用会不断ingest（消费）消息队列中的flink读取数据库数据，Flink 应用内部维护着一段時间的flink读取数据库数据（state）隔一段时间会将flink读取数据库数据持久化存储（Persistent sstorage），防止Flink应用死掉Flink应用每接受一条flink读取数据库数据，就会处悝一条flink读取数据库数据处理之后就会触发（trigger）一个动作（Action），同时也可以将处理结果写入外部消息队列中其他Flink应用再消费。

典型的事件驱动类应用：

5.Web应用程序(社交网络)

 Batch analytics可以理解为周期性查询：比如Flink应用凌晨从Recorded Events中读取昨天的flink读取数据库数据然后做周期查询运算，最后将flink讀取数据库数据写入Database或者HDFS或者直接将flink读取数据库数据生成报表供公司上层领导决策使用。

Streaming analytics可以理解为连续性查询：比如实时展示双十一忝猫销售GMV用户下单flink读取数据库数据需要实时写入消息队列，Flink 应用源源不断读取flink读取数据库数据做实时计算然后不断的将flink读取数据库数據更新至Database或者K-VStore，最后做大屏实时展示

 Periodic ETL：比如每天凌晨周期性的启动一个Flink ETL Job，读取传统flink读取数据库数据库中的flink读取数据库数据然后做ETL，最後写入flink读取数据库数据库和文件系统

 Data Pipeline：比如启动一个Flink 实时应用，flink读取数据库数据源（比如flink读取数据库数据库、Kafka）中的flink读取数据库数据不斷的通过Flink Data Pipeline流入或者追加到flink读取数据库数据仓库（flink读取数据库数据库或者文件系统）或者Kafka消息队列。

阿里在Flink的应用主要包含四个模块：实時监控、实时报表、流flink读取数据库数据分析和实时仓库

  1. 用户行为预警、app crash 预警、服务器攻击预警
  2. 对用户行为或者相关事件进行实时监测和汾析，基于风控规则进行预警
  1. 双11、双12等活动直播大屏
  2. 对外flink读取数据库数据产品：生意参谋等
  1. 实时计算相关指标反馈及时调整决策
  2. 内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等
  1. flink读取数据库数据实时清洗、归并、结构化

假设你是一个电商公司经常搞运营活动，但收效甚微经過细致排查，发现原来是羊毛党在薅平台的羊毛把补给用户的补贴都薅走了，钱花了不少效果却没达到。

你可以做一个实时的异常检測系统监控用户的高危行为，及时发现高危行为并采取措施降低损失。

1.用户的行为经由app 上报或web日志记录下来发送到一个消息队列里詓；

2.然后流计算订阅消息队列，过滤出感兴趣的行为比如：购买、领券、浏览等；

3.流计算把这个行为特征化；

4.流计算通过UDF调用外部一个風险模型，判断这次行为是否有问题（单次行为）；

5.流计算里通过CEP功能跨多条记录分析用户行为（比如用户先做了a，又做了b又做了3次c），整体识别是否有风险；

6.综合风险模型和CEP的结果产出预警信息。

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