117笔记问答Apache Flink是一个开源的流处理框架，适用于实时和批处理场景。以下是一些Flink在Ubuntu上的实时数据处理应用案例：
多维实时分析项目
在一个多维实时分析项目中，Flink被用来处理来自Kafka的数据，并与存储在Hive中的维表进行关联。该项目使用了Flink SQL和异步数据流来处理数据，最终每5分钟统计一次用户数和流量，按场景名称分组输出。
实时数据流处理
Flink的实时数据流处理能力被用于创建一个实时数据处理程序，该程序可以从Kafka中读取数据，使用Flink SQL进行数据处理，并将结果输出到Kafka或文件系统中。这个案例展示了如何使用Flink进行数据的实时采集、处理和分析。
智慧交通场景
在智慧交通场景中，Flink被用来处理和分析来自卡口采集的海量过车数据。通过使用Flink的Interval Join、状态存储、侧输出流等关键技术，实现了业务数据端到端的一致性和时效性保证。这个项目展示了Flink在处理大规模实时数据流方面的强大能力。
数据集成与实时处理
在数据集成与实时处理方面，Flink与Dolphinscheduler和Seatunnel结合使用，构建了一个完整的实时数据处理流水线。这个案例展示了如何通过集成不同的工具和平台，实现复杂的数据处理和分析任务。
这些案例展示了Flink在Ubuntu上的实时数据处理能力，从简单的数据流处理到复杂的数据集成和实时分析，Flink都能提供高效、灵活的解决方案。