Flink在数据湖场景下的应用

Flink 在数据湖里的应用，真的挺香的。批流一体的特性让你在实时数据流和历史批数据时都能游刃有余。你想做实时推荐、风险控制还是 ETL 清洗，Flink都能稳稳搞定，响应也快，吞吐量也高，用着比较省心。

数据湖架构里，Flink 基本可以打通从采集到的全链路。比如你拿 Kafka 来采实时流，用 Flink，再写进 HBase 或 Hive，整个链条清晰又高效。是在做实时或报表这类场景时，Flink 的低延迟真的挺能打。

Flink 的 API设计也人性化，DataStream API、Table API这些都能根据你业务的复杂程度自由选择。语言支持也比较全，Java、Scala、Python都有覆盖，啥背景的同事都能上手。

如果你在搭建自己的数仓或做数据湖治理，这份 PDF 就挺值得一看了。不仅讲了场景和架构，还结合业务逻辑做了，内容比较实用。你要是刚好在做类似项目，早点看看，能少走不少弯路。

哦对了，文末还附了不少相关文章链接，有 Flink 的实践、有 ETL 流程优化的，还有 StreamGraph 底层解析啥的。点进去多看看，拓展思路也不错。

如果你正在做实时计算系统，或者在研究数据湖架构，这份资源真的蛮适合你。PDF 就叫《【蓉荣】Flink 在数据湖场景下的使用.pdf》，下了慢慢看，别急，内容不浅。