作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
大数据时代，海量的数据源源不断涌入到互联网、移动应用、企业数据库等各个领域，同时这些数据也逐渐成为各种业务场景中的主要输入数据。如何在短时间内对海量数据进行处理、分析并得出有价值的信息，已经成为当今社会越来越关注的问题。 Apache Flink作为开源流计算框架，通过编程接口实现了流数据的处理。MySQL作为关系型数据库，作为分析结果的存储系统，可以帮助企业快速、可靠地对大量数据进行实时分析和存储。两者结合，可以极大地提升数据的处理效率、降低数据分析成本，有效应对各种复杂的业务场景。 本文将会介绍如何利用Flink、MySQL构建一个基于实时流数据处理的电商实时销售额预测系统，并且还会分享在这个过程中遇到的一些问题及解决方法。
2.相关术语和概念
Apache Flink
Apache Flink是一个开源的分布式流处理平台，具有强大的容错性、高吞吐量、高并发度和低延迟特性。它支持多种编程语言(Java、Scala、Python)以及SQL等，能够轻松地对大数据进行流式处理。其架构分为：
- Job Manager(任务管理器):负责接收和调度任务请求，分配执行任务的节点。
- Task Managers(任务管理器):运行计算任务，通常由多个线程组成。每个Task Manager负责多个Slot，每个Slot负责执行流处理任务的一部分。
- Flink Clusters(集群):包括Job Manager和Task Manager，用于集群资源的管理和分配。
MySQL
MySQL是一个开源的关系型数据库服务器，可以帮助企业快速、可靠地
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132867828
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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