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隨着數據量的爆發，AI走上風口，典型的大數據業務場景下數據業務最通用的作法是：選用批計算的技術處理全量數據，採用流計算的技術處理實時增量數據。在生產環境中，用戶一般採用批處理和流處理兩套計算引擎來支持這兩種場景。弊端就是須要寫兩套代碼，維護兩套引擎，毫無疑問，這種架構帶來了額外的負擔與成本。編程   面對全量數據和增量數據，可否用一套統一的大數據引擎技術來處理？架構   Apache Flink

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