本发明涉及大规模数据流领域，尤其涉及一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法。
背景技术：
1、流式数据处理引擎是用于实时处理大规模数据流的关键技术，帮助企业实时监控、分析和响应数据流，从而支持实时决策和洞察。在流入流式处理引擎之前，可能需要进行一些数据预处理，例如解析、过滤、清洗等，以确保数据的质量和一致性。利用sql语言，编写实时数据处理和分析的逻辑。可以执行聚合、过滤、转换、关联等操作，以从数据流中提取有用的信息。flink是常用的流式数据处理引擎。用于处理持续产生的数据流，实现实时处理和分析能力。消息队列kafka用于接收、缓存和传输实时数据流.实时数据库clickhouse专门设计用于实时查询和分析，支持高性能的列式存储和并行查询。在处理实时数据时，考虑到事件发生的时间顺序是非常重要的。流式处理引擎通常提供事件时间处理机制，以确保对事件的正确处理顺序。实时监控流式应用的性能和状态是至关重要的，可以利用流式处理引擎提供的监控和管理工具，及时发现和解决问题。将实时分析应用集成到现有的数据基础架构中，并进行部署和调优，确保其能够满足预期的性能和可扩展性要求。因此，流式数据处理引擎的实时分析应用技术方案涵盖了从数据采集到实时处理、分析和反馈的全过程，需要综合考虑数据的质量、处理逻辑、性能需求等方面的因素，以构建高效、可靠的实时数据分析系统。
2、实时处理引擎的性能调优比批处理更加困难，需要考虑到数据流的实时性和时序性。在处理连续的数据流时，需要有效地管理状态信息以确保准确性和一致性。特别是在处理大量数据时可能会有性能瓶颈。其次在处理实时数据时，由于网络延迟、节点故障等原因，可能会出现数据重复处理或丢失的情况，需要采取额外的措施来解决。同时实现和维护这些容错机制可能会增加系统的复杂性和开发成本。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法。
2、根据本发明的一个方面，提供了一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，所述实时分析方法包括：
3、采集行为数据和业务数据；
4、所述行为数据通过数据交换层将数据对接到消息队列kafka中；
5、所述业务数据通过数据同步组件落入消息队列里；
6、在数据处理层，所述消息队列kafka作为数据源到数据处理引擎flink中无缝集成；
7、在应用层进行数据可视化处理。
8、可选的，所述行为数据为请求日志数据。
9、可选的，所述业务数据为数据库数据。
10、可选的，所述在数据处理层，所述消息队列kafka作为数据源到数据处理引擎flink中无缝集成之后还包括：
11、在数据流上进行加速计算，并经过各种维度统计分析后将统计结果落入到mysql；
12、将数据处理引擎清洗后的明细数据直接落入到clickhouse式数据库中进行批量读取，用于在所述应用层进行数据展示。
13、可选的，所述应用层还用于完成数据统计分析。
14、可选的，所述完成数据统计分析具体包括：
15、完成数据清洗、基于窗口的指标统计；
16、完成明细数据进行多维度统计分析。
17、本发明提供的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，所述实时分析方法包括：采集行为数据和业务数据；所述行为数据通过数据交换层将数据对接到消息队列kafka中；所述业务数据通过数据同步组件落入消息队列里；在数据处理层，所述消息队列kafka作为数据源到数据处理引擎flink中无缝集成；在应用层进行数据可视化处理。能够对实时数据流进行快速响应和处理，有效管理和维护处理过程中的状态信息，以确保数据一致性和准确性。
18、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
1.一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，其特征在于，所述实时分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，其特征在于，所述行为数据为请求日志数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，其特征在于，所述业务数据为数据库数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，其特征在于，所述在数据处理层，所述消息队列kafka作为数据源到数据处理引擎flink中无缝集成之后还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，其特征在于，所述应用层还用于完成数据统计分析。
6.根据权利要求5所述的一种基于流式数据处理引擎的实时分析方法，其特征在于，所述完成数据统计分析具体包括：
