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Flink 实时流处理实战：电商实时大屏分析

1. 背景介绍

在电商业务中，实时掌握交易情况和用户行为对运营至关重要。例如：

• 实时统计订单量、成交额
• 实时监控活跃用户数、热销商品排行
• 实时告警（如异常交易、秒杀活动监控）

传统的 批处理模式（如 Hive） 无法满足秒级甚至毫秒级的数据需求。
而 Flink 的 高吞吐、低延迟、有状态流处理能力，非常适合构建 电商实时数据大屏。

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2. 系统架构设计

典型的电商实时大屏架构如下：

1. 数据源

   • 用户点击、下单、支付等日志
   • Kafka 作为消息队列，实时接入日志数据

2. 实时计算（Flink）

   • 从 Kafka 读取数据流
   • 数据清洗与 ETL（解析 JSON、过滤脏数据）
   • 聚合计算：订单量、GMV（成交总额）、活跃用户数
   • 维度分析：热门商品、地区分布

3. 存储与展示