最近學習了解到一種輕量化，維護門檻較低的流批一體化的架構方式，雖然目前還是不太成熟，自己也在探索學習中。
dolphinscheduler+dinky+starrocks+flink+zookeper
后面我會逐步發一下這個整體架構的特點，以及各個組件作用，和目前存在的問題，dinky目前剛開源很多功能目前還不夠成熟。我會在進行批處理腳本開發和流處理腳本開發中，starrocks sql和flinksql在方言上存在差異，架構可行性，代碼維護問題兼容性問題等逐一討論

DolphinScheduler+Dinky+StarRocks+Flink+Zookeeper流批一體架構解析

一、流批一體架構核心特點

1. 統一計算引擎與開發范式

   • 以Flink為核心，實現流處理（Stream Processing）與批處理（Batch Processing）的統一編程模型，避免流批分離帶來的技術棧割裂。
   • 批處理可視為流處理的特殊情況（有限數據流），支持同一套API（如DataStream/DataSet）開發，降低學習成本與維護復雜度。而且是完全開源免費的，部署操作較為簡單，后期維護成本大大降低

2. 分層調度與任務協同

   • DolphinScheduler負責離線批任務的調度與依賴管理，Flink處理實時流計算，兩者通過dinky進行集成統一管理發布上線。
   • 支持定時觸發（批處理）與事件觸發（流處理）的雙模式調度，滿足T+1報表與實時監控的混合需求。

3. 高性能存儲與查詢閉環

   • StarRocks作為分析型數據庫，同時支持流計算結果的實時寫入與批處理數據的高效查詢，形成“計算-存儲-查詢”閉環。
   • 利用StarRocks的MPP架構與向量化計算，實現亞秒級實時查詢與大規模歷史數據聚合分析。

4. 低代碼開發與運維提效

   • Dinky提供Flink作業的可視化開發、調試與運維平臺，支持SQL/Java/Python代碼生成，降低Flink開發門檻。
   • 集成監控告警與資源管理功能，實現流批任務的統一運維。

5. 分布式系統穩定性保障

   • Zookeeper為Flink、StarRocks等組件提供分布式協調服務，確保集群節點選舉、配置一致性與故障恢復。
   • 架構支持彈性擴縮容，應對流量波動與數據量增長。

二、各組件核心作用詳解

組件	定位	核心功能與在架構中的角色
Flink	流批一體計算引擎	支持流處理（毫秒級延遲）與批處理（大規模數據集并行計算） 提供Stateful計算能力，支持復雜事件處理（CEP）與窗口聚合 通過Flink CDC等組件對接多源數據，輸出至StarRocks 與Dinky集成，簡化作業開發與部署
DolphinScheduler	分布式任務調度系統	編排批處理工作流（如ETL任務、離線報表生成） 管理任務依賴、優先級與重試策略 通過API調用Flink作業，實現流批任務聯動（如定時觸發流計算任務） 提供可視化調度監控與日志管理
StarRocks	實時分析型數據庫（MPP數據庫）	接收Flink實時計算結果，支持高并發寫入與更新 提供標準SQL接口，支持亞秒級OLAP查詢（如多維分析、實時報表） 通過分區與分桶技術優化海量數據查詢性能 與Dinky集成，支持數據可視化與查詢結果導出
Dinky	Flink可視化開發與運維平臺	提供Flink作業的低代碼開發界面（拖拽式組件編排、SQL轉代碼） 支持作業參數配置、資源申請與版本管理 集成Flink Web UI功能，監控作業指標（如吞吐量、延遲） 支持流批作業的統一部署與故障診斷
Zookeeper	分布式協調服務中間件	為Flink集群提供Leader選舉與節點狀態管理 存儲StarRocks元數據一致性信息 保障DolphinScheduler分布式任務調度的狀態同步 解決分布式系統中的數據一致性問題（如分布式鎖）

三、架構協同流程示例

1. 數據接入與處理

   • 實時數據（如Kafka消息）通過Flink流計算處理，清洗后寫入StarRocks；
   • 離線數據（如Hive表）通過DolphinScheduler調度Flink批作業處理，結果同步至StarRocks。

2. 任務調度與協同

   • 周期性批任務（如每日報表）由DolphinScheduler定時觸發，調用Flink批作業處理歷史數據；
   • 實時監控任務由Flink持續運行，Dinky負責作業參數動態調整（如并行度）。

3. 查詢與可視化

   • 業務系統通過StarRocks SQL接口查詢流批數據融合結果；
   • Dinky或第三方BI工具（如Superset）對接StarRocks，生成實時儀表盤與離線報表。