最近学习了解到一种轻量化，维护门槛较低的流批一体化的架构方式，虽然目前还是不太成熟，自己也在探索学习中。
dolphinscheduler+dinky+starrocks+flink+zookeper
后面我会逐步发一下这个整体架构的特点，以及各个组件作用，和目前存在的问题，dinky目前刚开源很多功能目前还不够成熟。我会在进行批处理脚本开发和流处理脚本开发中，starrocks sql和flinksql在方言上存在差异，架构可行性，代码维护问题兼容性问题等逐一讨论

DolphinScheduler+Dinky+StarRocks+Flink+Zookeeper流批一体架构解析

一、流批一体架构核心特点

统一计算引擎与开发范式
- 以Flink为核心，实现流处理（Stream Processing）与批处理（Batch Processing）的统一编程模型，避免流批分离带来的技术栈割裂。
- 批处理可视为流处理的特殊情况（有限数据流），支持同一套API（如DataStream/DataSet）开发，降低学习成本与维护复杂度。而且是完全开源免费的，部署操作较为简单，后期维护成本大大降低
分层调度与任务协同
- DolphinScheduler负责离线批任务的调度与依赖管理，Flink处理实时流计算，两者通过dinky进行集成统一管理发布上线。
- 支持定时触发（批处理）与事件触发（流处理）的双模式调度，满足T+1报表与实时监控的混合需求。
高性能存储与查询闭环
- StarRocks作为分析型数据库，同时支持流计算结果的实时写入与批处理数据的高效查询，形成“计算-存储-查询”闭环。
- 利用StarRocks的MPP架构与向量化计算，实现亚秒级实时查询与大规模历史数据聚合分析。
低代码开发与运维提效
- Dinky提供Flink作业的可视化开发、调试与运维平台，支持SQL/Java/Python代码生成，降低Flink开发门槛。
- 集成监控告警与资源管理功能，实现流批任务的统一运维。
分布式系统稳定性保障
- Zookeeper为Flink、StarRocks等组件提供分布式协调服务，确保集群节点选举、配置一致性与故障恢复。
- 架构支持弹性扩缩容，应对流量波动与数据量增长。

二、各组件核心作用详解

组件	定位	核心功能与在架构中的角色
Flink	流批一体计算引擎	支持流处理（毫秒级延迟）与批处理（大规模数据集并行计算）提供Stateful计算能力，支持复杂事件处理（CEP）与窗口聚合通过Flink CDC等组件对接多源数据，输出至StarRocks 与Dinky集成，简化作业开发与部署
DolphinScheduler	分布式任务调度系统	编排批处理工作流（如ETL任务、离线报表生成）管理任务依赖、优先级与重试策略通过API调用Flink作业，实现流批任务联动（如定时触发流计算任务）提供可视化调度监控与日志管理
StarRocks	实时分析型数据库（MPP数据库）	接收Flink实时计算结果，支持高并发写入与更新提供标准SQL接口，支持亚秒级OLAP查询（如多维分析、实时报表）通过分区与分桶技术优化海量数据查询性能与Dinky集成，支持数据可视化与查询结果导出
Dinky	Flink可视化开发与运维平台	提供Flink作业的低代码开发界面（拖拽式组件编排、SQL转代码）支持作业参数配置、资源申请与版本管理集成Flink Web UI功能，监控作业指标（如吞吐量、延迟）支持流批作业的统一部署与故障诊断
Zookeeper	分布式协调服务中间件	为Flink集群提供Leader选举与节点状态管理存储StarRocks元数据一致性信息保障DolphinScheduler分布式任务调度的状态同步解决分布式系统中的数据一致性问题（如分布式锁）

三、架构协同流程示例

数据接入与处理
- 实时数据（如Kafka消息）通过Flink流计算处理，清洗后写入StarRocks；
- 离线数据（如Hive表）通过DolphinScheduler调度Flink批作业处理，结果同步至StarRocks。
任务调度与协同
- 周期性批任务（如每日报表）由DolphinScheduler定时触发，调用Flink批作业处理历史数据；
- 实时监控任务由Flink持续运行，Dinky负责作业参数动态调整（如并行度）。
查询与可视化
- 业务系统通过StarRocks SQL接口查询流批数据融合结果；
- Dinky或第三方BI工具（如Superset）对接StarRocks，生成实时仪表盘与离线报表。