Spark/Flink廣播實現作業配置動態更新

  前言   在實時計算作業中，往往需要動態改變一些配置，舉幾個栗子：   實時日誌ETL服務，需要在日誌的格式、字段發生變化時保證正常解析；   實時NLP服務，需要及時識別新添加的領域詞與停用詞；   實時風控服務，需要根據業務情況調整觸發警告的規則。   那麼問題來了：配置每次變化都得手動修改代碼，再重啓作業嗎？答案顯然是否定的，畢竟實時任務的終極目標就是7 x 24無間斷運行。Spark

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