9.3.1 与大数据平台集成（Spark, Flink）

文档摘要

9.3.1 与大数据平台集成（Spark, Flink） 9.3.1 与大数据平台集成（Spark, Flink）在现代数据密集型系统中，孤立的计算引擎早已无法满足业务对实时性、吞吐量和容错能力的综合要求。无论是构建实时数仓、流式特征工程，还是实现毫秒级响应的智能推荐系统，上游数据源与下游计算引擎之间的无缝集成，已成为架构设计成败的关键一环。而在这片技术版图中，Apache Spark 与 Apache Flink 凭借其卓越的批流统一能力、成熟的生态体系和强大的社区支持，稳居核心地位。那么，当我们的系统需要将 Kafka 中的原始事件、数据库变更日志（CDC）或对象存储中的历史数据，高效、可靠地注入到 Spark 或 Flink 的计算管道中时，究竟该如何着手？