Flink大数据平台详细介绍PTF文档

概述1.1 文档目的 知识介绍2.1 数据库知识和概念2.1.1 数据库管理系统（DBMS）2.1.2 数据库模型2.1.3 数据库管理系统的六大功能2.1.4 数据库管理系统的层次结构2.1.5 常见的数据库管理系统2.1.6 数据库管理系统选择原则2.1.7 数据库 SQL 语言 2.2 ORACLE公司2.2.1 Oracle公司介绍 2.3 ORACLE管理2.3.1 Oracle安装2.3.2 Oracle实例（Instance）2.3.3 Oracle存储结构2.3.4 Oracle文件管理2.3.5 Oracle客户端、监听、服务器2.3.6 Oracle创建和删除2.3.7 Oracle启动和关闭2.3.8 Oracle用户权限管理 2.4 ORACLE开发2.4.1 数据库规范化设计2.4.2 SQL语言的类别2.4.3 数据类型2.4.4 数据定义语言（DDL）2.4.5 数据操纵语言（DML）2.4.6 事务处理控制语言2.4.7 数据控制语言2.4.8 算术运算符2.4.9 连接运算符2.4.10 比较运算符2.4.11 逻辑运算符2.4.12 集合运算符2.4.13 函数2.4.14 备份和恢复

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。它被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。Flink的重要特点包括事件驱动型、流与批的世界观、分层API等。事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。流处理的特点是无界、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。在Flink的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流。Flink的流处理架构，获得的最大好处就是具有极低的延迟。Flink的分层API最底层级的抽象仅仅提供了有状态流，它将通过过程函数（Process Function）被嵌入到DataStream API中。DataSet API为有界数据集提供了额外的支持，例如循环与迭代。这些API处理的数据类型以类（classes）的形式由各自的编程语言所表示。此外，阿里实时计算团队决定在阿里内部建立一个Flink分支Blink，并对Flink进行大量的修改和完善，让其适应阿里巴巴这种超大规模的业务场景。Blink比起Flink的优势就是对SQL语法的更完善的支持以及执行SQL的性能提升。目前阿里70%的技术部门都有使用该版本。Flink是一个强大的大数据处理框架，它提供了流处理、批处理和实时计算的能力，具有极低的延迟和高效的性能，对于大数据处理和实时计算有着广泛的应用前景。

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2.5 EPS平台的符号制作工具提供了自定义注记分类和符号特征定义的功能。使用NoteTemplEdit命令，用户可以轻松编辑并更新注记分类样式和属性。该工具支持根据层级和字体分类进行快速检索和修改。

Apache Flink 具备广泛的适应性，支持在各种环境中运行： 本地环境: 直接在个人电脑上启动 Flink，适用于学习和开发测试。 集群环境: YARN: 与 Hadoop 集成，利用 YARN 的资源管理和调度功能。 Kubernetes: 在容器化环境中部署和管理 Flink 应用。 云平台: 各大云服务商均提供 Flink 服务，例如阿里云实时计算 Flink 版。 无论选择哪种方式，Flink 都能提供高效、可靠的流式数据处理能力。

智慧园区大数据平台建立宏观经济发展、社会公共服务的数据库和数据服务，架构包含支撑体系、网络系统、信息共享平台、数据库体系、应用系统等，为数据交换处理、应用支撑、数据综合分析提供支持。

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