Apache Flink是一個開源的流處理框架，適用于實時和批處理場景。以下是一些Flink在Ubuntu上的實時數據處理應用案例：
在一個多維實時分析項目中，Flink被用來處理來自Kafka的數據，并與存儲在Hive中的維表進行關聯。該項目使用了Flink SQL和異步數據流來處理數據，最終每5分鐘統計一次用戶數和流量，按場景名稱分組輸出。
Flink的實時數據流處理能力被用于創建一個實時數據處理程序，該程序可以從Kafka中讀取數據，使用Flink SQL進行數據處理，并將結果輸出到Kafka或文件系統中。這個案例展示了如何使用Flink進行數據的實時采集、處理和分析。
在智慧交通場景中，Flink被用來處理和分析來自卡口采集的海量過車數據。通過使用Flink的Interval Join、狀態存儲、側輸出流等關鍵技術，實現了業務數據端到端的一致性和時效性保證。這個項目展示了Flink在處理大規模實時數據流方面的強大能力。
在數據集成與實時處理方面，Flink與Dolphinscheduler和Seatunnel結合使用，構建了一個完整的實時數據處理流水線。這個案例展示了如何通過集成不同的工具和平臺，實現復雜的數據處理和分析任務。
這些案例展示了Flink在Ubuntu上的實時數據處理能力，從簡單的數據流處理到復雜的數據集成和實時分析，Flink都能提供高效、靈活的解決方案。
