实时大数据项目：Flink + Kafka + ClickHouse 大屏展示

随着电商、直播、金融风控等行业的发展，实时数据处理与分析 已成为业务竞争的关键。相比于传统的离线数仓分析，实时大数据架构能够在秒级甚至毫秒级响应，为运营决策和产品优化提供强有力的支持。本文将通过 Flink + Kafka + ClickHouse + 大屏可视化 的组合，构建一个实时大数据项目，展示完整的实战流程。

---

一、项目背景

典型的实时场景包括：

• 电商实时监控：实时统计下单量、支付金额、热门商品榜单。
• 直播实时大屏：展示在线人数、弹幕数量、礼物流水。
• 金融风控：秒级识别异常交易，及时预警。

为了满足上述需求，本项目采用以下架构：

• Kafka：作为实时数据采集与消息队列，负责解耦数据流。
• Flink：实时计算引擎，负责数据清洗、聚合和统计。
• ClickHouse：高性能列式数据库，支持秒级查询与分析。
• ECharts/大屏展示：提供实时可视化大屏，供业务人员查看。

---

二、项目架构设计

实时大数据架构图

数据源（日志 / 交易 / 行为数据）↓Kafka 集群↓Flink 实时处理