目录

一、为啥要从 Spark 离线数仓转到 Flink 实时数仓

二、Spark 和 Flink 的差别

三、Flink 的厉害之处

四、咋学 Flink 实时数仓

（一）基础知识准备

（二）从 Spark 到 Flink 的过渡

（三）实践项目与案例分析

五、Flink 实时数仓的开发场景案例

（一）实时日志分析

（二）实时数据流监控

（三）实时推荐系统

六、生产开发运维中的问题与对策

（一）性能调优

（二）容错与恢复

（三）监控与日志分析

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一、为啥要从 Spark 离线数仓转到 Flink 实时数仓

咱先唠唠为啥要搞这个转变。在数据处理这旮旯，离线数仓和实时数仓那可太不一样了。离线数仓就像老牛拉车，处理数据得等一阵子，适合那种对时效要求不高，但得深挖数据找规律的事儿。比如说，你想分析历史数据，看看趋势啥的，离线数仓就挺管用。

可实时数仓就不一样了，它就像火箭，数据一来立马就能处理，能给你实时的分析结果。要是你需要快速响应数据变化，比如搞个实时监控、实时推荐啥的，实时数仓就贼好使。

反正就是，各有各的好，得看你具体干啥用。

二、Spark 和 Flink 的差别

（一）数据处理架构
Spark 主要是批处理，把大数据切成小块并行处理，最后再合并结果。这在处理大规模静态数据集时挺厉害。但 Flink 是流处理，能实时处理连续不断的数据流，对需要实时反馈的场景特别合适。

（二）