這篇文章給大家分享的是有關(guān)Flink應(yīng)用場景有哪些的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。

建網(wǎng)站原本是網(wǎng)站策劃師、網(wǎng)絡(luò)程序員、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)師等，應(yīng)用各種網(wǎng)絡(luò)程序開發(fā)技術(shù)和網(wǎng)頁設(shè)計(jì)技術(shù)配合操作的協(xié)同工作。創(chuàng)新互聯(lián)建站專業(yè)提供成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站,網(wǎng)頁設(shè)計(jì),網(wǎng)站制作(企業(yè)站、響應(yīng)式網(wǎng)站、電商門戶網(wǎng)站)等服務(wù),從網(wǎng)站深度策劃、搜索引擎友好度優(yōu)化到用戶體驗(yàn)的提升,我們力求做到極致!

Apache Flink是什么？

在當(dāng)代數(shù)據(jù)量激增的時(shí)代，各種業(yè)務(wù)場景都有大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對于這些不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)應(yīng)該如何進(jìn)行有效的處理，成為當(dāng)下大多數(shù)公司所面臨的問題。Apache Flink 是一個(gè)開源的分布式，高性能，高可用，準(zhǔn)確的流處理框架。支持實(shí)時(shí)流處理和批處理 。

Flink 就是近年來在開源社區(qū)不斷發(fā)展的技術(shù)中的能夠同時(shí)支持高吞吐、低延遲、高性能的分布式處理框架。

應(yīng)用場景

在實(shí)際生產(chǎn)過程中，大量的數(shù)據(jù)不斷的產(chǎn)生，例如金融交易數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)訂單數(shù)據(jù)、GPS定位數(shù)據(jù)、傳感器信號、移動(dòng)終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、通信信號數(shù)據(jù)等，以及我們熟悉的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，服務(wù)器產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)最大的共同點(diǎn)就是實(shí)時(shí)從不同的數(shù)據(jù)源中產(chǎn)生，然后再傳輸?shù)较掠蔚姆治鱿到y(tǒng)。針對這些數(shù)據(jù)類型主要包括實(shí)時(shí)智能推薦，復(fù)雜事件處理，實(shí)施欺詐檢測，實(shí)時(shí)數(shù)倉，與ETL類型、流數(shù)據(jù)分析類型、實(shí)時(shí)報(bào)表類型等實(shí)施業(yè)務(wù)場景，而Flink對于這些類型的場景都有著非常好的支持。

1.實(shí)時(shí)智能推薦

智能推薦會(huì)根據(jù)用戶歷史的購買行為，通過推薦算法訓(xùn)練模型，預(yù)測用戶未來可能會(huì)購買的物品。對個(gè)人來說，推薦系統(tǒng)起著信息過濾的作用，對Web/App服務(wù)端來說，推薦系統(tǒng)起著滿足用戶個(gè)性化需求，提升用戶滿意度的作用。推薦系統(tǒng)本身也在飛速發(fā)展，除了算法越來越完善，對時(shí)延的要求也越來越苛刻和實(shí)時(shí)化。利用Flink流計(jì)算幫助用戶構(gòu)建更加實(shí)時(shí)的智能推薦系統(tǒng)，對用戶行為指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，對模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，對用戶指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，并將預(yù)測的信息推送給Web/App端，幫助用戶獲取想要的商品信息，另一方面也幫助企業(yè)提升銷售額，創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。

2.復(fù)雜事件處理

對于復(fù)雜事件處理，比較常見的集中于工業(yè)領(lǐng)域，例如對車載傳感器，機(jī)械設(shè)備等實(shí)時(shí)故障檢測，這些業(yè)務(wù)類型通常數(shù)據(jù)量都非常大，且對數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性要求非常高。通過利用Flink提供的CEP進(jìn)行時(shí)間模式的抽取，同時(shí)應(yīng)用Flink的Sql進(jìn)行事件數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，在流式系統(tǒng)中構(gòu)建實(shí)施規(guī)則引擎，一旦事件觸發(fā)報(bào)警規(guī)則，便立即將告警結(jié)果通知至下游通知系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障快速預(yù)警檢測，車輛狀態(tài)監(jiān)控等目的。

3.實(shí)時(shí)欺詐檢測

在金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)中，常常出現(xiàn)各種類型的欺詐行為，例如信用卡欺詐，信貸申請欺詐等，而如何保證用戶和公司的資金安全，是近年來許多金融公司及銀行共同面對的挑戰(zhàn)。隨著不法分子欺詐手段的不斷升級，傳統(tǒng)的反欺詐手段已經(jīng)不足以解決目前所面臨的問題。以往可能需要幾個(gè)小時(shí)才能通過交易數(shù)據(jù)計(jì)算出用戶的行為指標(biāo)，然后通過規(guī)則判別出具有欺詐行為嫌疑的用戶，再進(jìn)行案件調(diào)查處理，在這種情況下資金可能早已被不法分子轉(zhuǎn)移，從而給企業(yè)和用戶造成大量的經(jīng)濟(jì)損失。而運(yùn)用Flink流式計(jì)算技術(shù)能夠在毫秒內(nèi)就完成對欺詐行為判斷指標(biāo)的計(jì)算，然后實(shí)時(shí)對交易流水進(jìn)行實(shí)時(shí)攔截，避免因?yàn)樘幚聿患皶r(shí)而導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失。

4.實(shí)時(shí)數(shù)倉與ETL

結(jié)合離線數(shù)倉，通過利用流計(jì)算的諸多優(yōu)勢和Sql靈活的加工能力，對流式數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)清洗、歸并、結(jié)構(gòu)化處理，為離線數(shù)倉進(jìn)行補(bǔ)充和優(yōu)化。另一方面結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL處理能力，利用有狀態(tài)流式計(jì)算技術(shù)，可以盡可能降低企業(yè)由于在離線數(shù)據(jù)計(jì)算過程中調(diào)度邏輯的復(fù)雜度，高效快速的處理企業(yè)需要的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，幫助企業(yè)更好地應(yīng)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)所分析出來的結(jié)果。

5.流數(shù)據(jù)分析

實(shí)時(shí)計(jì)算各類數(shù)據(jù)指標(biāo)，并利用實(shí)時(shí)結(jié)果及時(shí)調(diào)整在線相關(guān)策略，在各類內(nèi)容投放、無線智能推送領(lǐng)域有大量的應(yīng)用。流式計(jì)算技術(shù)將數(shù)據(jù)分析場景實(shí)時(shí)化，幫助企業(yè)做到實(shí)時(shí)化分析Web應(yīng)用或者App應(yīng)用的各項(xiàng)指標(biāo)，包括App版本分布情況，Crash檢測和分布等，同時(shí)提供多維度用戶行為分析支持日志自主分析，助力開發(fā)者實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的精細(xì)化運(yùn)營，提升產(chǎn)品質(zhì)量和體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶黏性。

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分享題目：Flink應(yīng)用場景有哪些
文章位置：http://m.newbst.com/article14/pjcjde.html

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