流批一体化架构：Apache Flink 的统一处理模型 (讲座模式) 各位听众，各位开发者，大家好！我是今天的演讲者，一个在数据世界里摸爬滚打多年的老码农。今天，咱们不聊那些高大上的理论，就用最接地气的方式，来聊聊当下炙手可热的“流批一体化”架构，以及它背后的功臣——Apache Flink。 想象一下，你是一家电商平台的运营人员，每天要面对海量的数据：用户的点击行为、订单信息、支付记录……这些数据就像汹涌的河流，源源不断地涌来。过去，我们常常把这些数据分成两类： 流数据 (Streaming Data): 就像实时直播，需要立刻处理，比如监控异常交易、推荐个性化商品等。 批数据 (Batch Data): 就像历史存档，可以稍后处理，比如生成月度报表、进行用户画像分析等。 这就好比你开了一家餐厅，既要满足顾客的即时需求（比如炒菜），又要进行库存盘点（比如统计进货量）。传统的做法是，你需要两套厨房班子，一套负责炒菜，一套负责盘点。这不仅增加了成本，还可能导致数据不一致，比如你炒菜用掉了食材，但盘点还没更新，就可能出现误差。 流批分离的痛点，就像两套厨房班子的互相掣肘，效率低下，资源浪 …