大数据轻量化流批一体架构探索实践（一）
最近学习了解到一种轻量化，维护门槛较低的流批一体化的架构方式，虽然目前还是不太成熟，自己也在探索学习中。
dolphinscheduler+dinky+starrocks+flink+zookeper
后面我会逐步发一下这个整体架构的特点，以及各个组件作用，和目前存在的问题，dinky目前刚开源很多功能目前还不够成熟。我会在进行批处理脚本开发和流处理脚本开发中，starrocks sql和flinksql在方言上存在差异，架构可行性，代码维护问题兼容性问题等逐一讨论
DolphinScheduler+Dinky+StarRocks+Flink+Zookeeper流批一体架构解析
一、流批一体架构核心特点
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统一计算引擎与开发范式
- 以Flink为核心，实现流处理（Stream Processing）与批处理（Batch Processing）的统一编程模型，避免流批分离带来的技术栈割裂。
- 批处理可视为流处理的特殊情况（有限数据流），支持同一套API（如DataStream/DataSet）开发，降低学习成本与维护复杂度。而且是完全开源免费的，部署操作较为简单，后期维护成本大大降低
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分层调度与任务协同
- DolphinScheduler负责离线批任务的调度与依赖管理，Flink处理实时流计算，两者通过dinky进行集成统一管理发布上线。
- 支持定时触发（批处理）与事件触发（流处理）的双模式调度，满足T+1报表与实时监控的混合需求。
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高性能存储与查询闭环
- StarRocks作为分析型数据库，同时支持流计算结果的实时写入与批处理数据的高效查询，形成“计算-存储-查询”闭环。
- 利用StarRocks的MPP架构与向量化计算，实现亚秒级实时查询与大规模历史数据聚合分析。
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低代码开发与运维提效
- Dinky提供Flink作业的可视化开发、调试与运维平台，支持SQL/Java/Python代码生成，降低Flink开发门槛。
- 集成监控告警与资源管理功能，实现流批任务的统一运维。
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分布式系统稳定性保障
- Zookeeper为Flink、StarRocks等组件提供分布式协调服务，确保集群节点选举、配置一致性与故障恢复。
- 架构支持弹性扩缩容，应对流量波动与数据量增长。
二、各组件核心作用详解
| 组件 | 定位 | 核心功能与在架构中的角色 |
|---|---|---|
| Flink | 流批一体计算引擎 |
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| DolphinScheduler | 分布式任务调度系统 |
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| StarRocks | 实时分析型数据库（MPP数据库） |
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| Dinky | Flink可视化开发与运维平台 |
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| Zookeeper | 分布式协调服务中间件 |
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三、架构协同流程示例
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数据接入与处理
- 实时数据（如Kafka消息）通过Flink流计算处理，清洗后写入StarRocks；
- 离线数据（如Hive表）通过DolphinScheduler调度Flink批作业处理，结果同步至StarRocks。
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任务调度与协同
- 周期性批任务（如每日报表）由DolphinScheduler定时触发，调用Flink批作业处理历史数据；
- 实时监控任务由Flink持续运行，Dinky负责作业参数动态调整（如并行度）。
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查询与可视化
- 业务系统通过StarRocks SQL接口查询流批数据融合结果；
- Dinky或第三方BI工具（如Superset）对接StarRocks，生成实时仪表盘与离线报表。