flink技术框架分享.zip

**标题与描述解析** 标题"flink技术框架分享.zip"表明了本次分享的主题，主要围绕Flink这个大数据处理框架展开，可能包含Flink的核心概念、架构以及与其他技术的集成应用。 描述中提到"flink框架，采用flink原生框架，集成了mybatis、spring等技术，本框架主要是消费kafka消息，对大数据量的数据进行实时入库。"这部分信息揭示了几个关键点：1) Flink被用于构建一个数据处理系统；2) 它与Java环境兼容，因为Flink本身是用Java开发的；3) 整合了MyBatis，这是一个流行的SQL映射框架，用于简化数据库操作；4) 引入了Spring框架，这在企业级Java应用中广泛用于依赖注入和组件管理；5) 数据源是Kafka，一个分布式流处理平台，用于实时数据传输；6) 最终目标是对大数据进行实时入库，显示了Flink在实时数据处理和流计算中的能力。 **Flink核心知识点** 1. **流处理模型**：Flink基于流处理模型，提供了一种低延迟、高性能的数据处理方式。它支持批处理和流处理两种模式，并且在处理无限数据流时表现优秀。 2. **状态管理和容错**：Flink通过检查点和保存点机制实现容错，确保即使在故障情况下也能恢复到一致的状态。 3. **DataStream API**：这是Flink的主要API，用于定义数据流的转换和操作，如map、filter、join等。 4. **DataStream连接器**：包括Kafka Connecter，用于从Kafka主题中读取数据流并写入。 5. **窗口操作**：Flink提供了多种窗口类型（如时间窗口、滑动窗口、会话窗口），用于处理时间相关的事件。 6. **集成MyBatis**：通过MyBatis，开发者可以编写SQL语句来操作数据库，使得数据入库更加便捷。 7. **集成Spring**：Spring框架可以简化应用程序的配置和依赖管理，提高代码的可测试性，同时方便地将Flink作业部署到分布式环境中。 **Spring与MyBatis整合** 1. **Spring管理MyBatis**：Spring可以通过SqlSessionFactoryBean创建SqlSessionFactory，并通过DataSourceTransactionManager管理事务，简化MyBatis的配置和使用。 2. **MyBatis-Spring**：MyBatis-Spring是两者的桥梁，它可以将MyBatis的Mapper接口声明为Spring的bean，使得服务层可以依赖注入进行调用。 3. **事务一致性**：在Spring环境下，可以通过统一的事务管理策略，保证Flink处理后的数据入库操作的原子性和一致性。 **文件分析** 1. "ty-bi-flink.rar"可能是项目源代码或者配置文件的压缩包，包含了整个Flink集成框架的实现。 2. "ty_bi_crs.sql"可能是数据库脚本文件，用于初始化或更新数据库结构，与MyBatis配合完成数据的入库操作。 总结，此分享涉及到的Flink技术框架结合了Java、Spring和MyBatis，实现了从Kafka消费数据，经过实时处理后，使用MyBatis将数据实时入库的功能。整个系统设计体现了现代大数据处理的实时性和高效性。