flink

1

1）实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额

2）计算出各个分类的销售额最大的top3

3）每秒钟更新一次统计结果

 

2

要求每5分钟统计一次用户数和流量（上行流量 + 下行流量），维度为scene_name，要求结果如下表：

date_time 窗口结束时间	scene_name 场景名称	user_cnt 用户数	flow_data 流量
202401311230	4A级景区	230213	121312233213
202401311235	5A级景区	330454	221323241334

这个需求的意图是：用 kafka 数据作为主流，关联小区维表，根据场景维度分组，计算 uv 和 flow_data。

 

3

数据管道和 ETL 作业的用途相似，都可以转换、丰富数据，并将其从某个存储系统移动到另一个。但数据管道是以持续流模式运行，而非周期性触发。

和周期性 ETL 作业相比，持续数据管道可以明显降低将数据移动到目的端的延迟。此外，由于它能够持续消费和发送数据，因此用途更广，支持用例更多。