O Realtime Compute for Apache Flink oferece três tipos de jobs para atender a diferentes necessidades de processamento de streams. Use esta página para identificar o tipo de job adequado e encontrar recursos para começar.
Escolha um tipo de job
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Tipo de job |
Ideal para |
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Flink SQL |
ETL em tempo real (extração, transformação e carga), computação de métricas em tempo real, junções de múltiplos streams, data warehousing e lakehousing em streaming |
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Ingestão de dados com Flink CDC |
Sincronização de banco de dados em tempo real, migração de dados e sincronização automática de tabelas |
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Datastream API |
Processamento de Eventos Complexos (CEP), chamadas externas de alta frequência, lógica de janela complexa e sources ou sinks personalizados |
Conectores compatíveis
O Realtime Compute for Apache Flink é compatível com mais de 30 conectores upstream e downstream, incluindo bancos de dados, filas de mensagens e data lakes.
Exemplos de upstream (source): Kafka, MySQL CDC, Hologres, Simple Log Service (SLS)
Exemplos de downstream (sink): MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Doris, StarRocks, Paimon, Object Storage Service (OSS)
Para obter a lista completa, consulte Conectores compatíveis.
Primeiros passos
Flink SQL
ETL, agregações de dados e lookup joins.
Ingestão de dados com Flink CDC
Sincronização de banco de dados em tempo real e ingestão de tabelas em lote.
Datastream API
CEP, estados personalizados e lógica de job complexa.
Cenários típicos
Exemplos de ponta a ponta que abrangem arquiteturas reais.