实时数据的处理一致性如何保证？

文章预览

摘要： 在当今快速发展的数字化世界中，实时数据处理变得至关重要。无论是金融服务、在线零售、社交媒体还是物联网(IoT)，实时数据流为企业提供了即时的洞察和决策支持。然而，随着数据量的激增和处理速度的加快，保证数据的一致性成为了一个巨大挑战。 实时数据一致性的定义以及面临的挑战 ‍‍‍ 实时数据处理系统如何保障一致性 ‍ 01 — 实时数据一致性的定义以及面临的挑战 ‍‍‍‍‍ 数据一致性通常指的是数据在整个系统或多个系统中保持准确、可靠和同步的状态。在实时数据处理中，一致性包括但不限于数据的准确性、完整性、时效性和顺序性。 下图是典型的实时/流式数据处理的流程： 1、流式数据以各种方式推送到kafka中 2、flink流式数据处理引擎将数据处理 3、处理完成的数据写入到Mpp数据库 由于整个数据链条是动态变化 ………………………………