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实时数据处理的革命：Apache Flink 在大数据流处理中的应用
在大数据时代，数据的价值不仅仅体现在存储和分析，更重要的是实时处理。传统的批处理模式往往无法满足现代业务对数据的实时性需求，而流式计算技术的兴起，让数据处理从“静态分析”变成了“动态决策”。其中，Apache Flink 作为业界领先的流处理框架，以其高吞吐、低延迟、强状态管理的特性，成为实时数据处理的首选。
本文将深入探讨 Apache Flink 在实时数据处理中的应用案例，结合代码示例，帮助你理解 Flink 如何在金融风控、智能监控、实时推荐等场景中发挥作用。
1. 为什么选择 Apache Flink？
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，它的核心优势包括：
- 真正的流处理：支持事件驱动的实时计算，而不是微批处理。
- 高吞吐低延迟：能够处理百万级数据流