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基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造

本文整理自中国电信集团大数据架构师李新虎老师在 Flink Forward Asia 2024 行业解决方案（一）中的分享。内容主要为以下四个部分：

来源： https://mp.weixin.qq.com/s/uJt3OqaJuKxFvWd_OpzEaw?scene=1&from=industrynews&color_scheme=light

修订记录

原文总结

• 本文整理自中国电信集团大数据架构师李新虎老师在 Flink Forward Asia 2024 行业解决方案（一）中的分享。内容主要为以下四个部分：

我的感想

这篇文章是电信集团位置服务的最新改造，现在改名为“时空数据服务”，由于第1、2、3期我是深度参与的，所以这篇文章的总结我是非常理解，也学到了很多，比如通过FlinkCDC将配置文件同步到Flink state 状态中，这个思路是在我当时没有的。以及上层的应用也更丰富了，比如运动状态识别，个体行为感知（医保刷卡验证），群体行为感知（景区流量监控）等，也让我深入理解了。

落地实践

1. 结合当前场景补充可执行动作。
2. 明确前置条件与风险边界。