数据中台系统在成都的应用与实践

在成都的一家科技公司里，两位工程师正在讨论数据中台系统的部署。

小李：嘿，老王，我们这次的数据中台项目是不是已经进入测试阶段了？

老王：是的，我们已经完成了数据采集、清洗和存储模块的搭建。现在正准备进行数据服务层的开发。

小李：那你们用的是哪种技术架构？我听说成都这边很多公司都在用Apache Flink做实时处理。

老王：没错，我们用了Flink来处理流数据，同时结合Kafka做消息队列。另外，我们的数据仓库用的是Hive，支持大规模数据查询。

学工管理系统

小李：听起来不错。那你们有没有考虑使用云原生的方案？比如阿里云或者腾讯云的数据中台产品？

老王：我们确实考虑过，但为了控制成本和提高灵活性，最终选择了自建架构。当然，我们也接入了部分云服务，比如对象存储和API网关。

小李：那你能不能给我看看你们的核心代码？我想学习一下如何构建一个简单的数据中台模块。

老王：可以，这里是一个使用Python和Flink的简单示例：

    from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
    from pyflink.datastream.functions import MapFunction

    env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
    env.set_parallelism(1)

    stream = env.add_source(lambda: ["data1", "data2", "data3"])

    stream.map(MapFunction(lambda x: x.upper())).print()

    env.execute("Data Processing Job")
    

小李：这个例子太棒了！看来我们在成都的项目真的走在了前面。

老王：是啊，数据中台正在成为企业数字化转型的关键一步。希望未来能有更多这样的合作机会。