这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行Flink原理及架构深度解析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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如今越来越多的企业对数据的实时性要求很高，以电商为例，阿里在双 11 会竖起一面电子屏幕，实时展示淘宝数据， 例如成交额、访问人数、订单量、下单量、成交量等等。 这个电子大屏的背后，就是用到我们所说的数据的 实时处理技术。
当然实时计算也不是完全实时，它一定有一个延时，只不过这个延时非常短。 什么是数据实时处理呢？我个人对数据实时处理的理解为：
这一个流程线下来，处理数据的速度在秒级甚至毫秒级。
阿里、腾讯、百度、字节跳动、滴滴、华为等众多互联网公司已经将 Flink 作为未来技术重要的发力点。在未来 3 ~ 5 年，Flink 必将发展成为企业内部主流的数据处理框架，成为开发者进入大厂的“敲门砖”。
目前一名具有 3~5 年经验的 Flink 研发工程师，其薪资普遍在 30K 左右，如果你是公司大数据实时计算领域的核心开发人员，那么薪资还会更高。
但是，如果你在大厂面试中遇到这3个 Flink 问题，你将怎么回答？ - Flink 如何实现 Exactly-once 语义？
显然，只是接触过，没有深入学习、实际应用是绝对无法回答出来的。 学习 Flink 实时处理技术，关键在于能否接触到真实的数据环境，是否有现成可学习的架构和案例。而大数据中的架构设计、容量规划、性能调优要和具体的业务需求结合起来综合考虑，所以获取这部分经验很难，仅靠自学是无法实现的。 上述就是小编为大家分享的如何进行Flink原理及架构深度解析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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