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隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，AI走上風(fēng)口，典型的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)最通用的做法是：選用批計(jì)算的技術(shù)處理全量數(shù)據(jù)，采用流計(jì)算的技術(shù)處理實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)。在生產(chǎn)環(huán)境中，用戶通常采用批處理和流處理兩套計(jì)算引擎來支持這兩種場(chǎng)景。弊端就是需要寫兩套代碼，維護(hù)兩套引擎，毫無疑問，這種架構(gòu)帶來了額外的負(fù)擔(dān)與成本。

面對(duì)全量數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)，能否用一套統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)引擎技術(shù)來處理？

Apache Flink
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被業(yè)界公認(rèn)為最好的流計(jì)算引擎，其計(jì)算能力不僅僅局限于做流處理，而是一套兼具流、批、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種計(jì)算功能的大數(shù)據(jù)引擎，用戶只需根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)一套代碼，無論是全量數(shù)據(jù)還是增量數(shù)據(jù)，亦或者實(shí)時(shí)處理，一套方案即可全部支持。為了讓大家更全面地了解
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