Apache Flink與Hive的結合在大數據處理中具有顯著優勢，它們在多個領域中展現出廣泛的應用價值。以下是Flink與Hive結合的一些常見應用：
- 實時數據流處理：Flink的強大實時數據處理能力與Hive的存儲優勢相結合，能夠高效處理和分析實時數據流，適用于欺詐檢測、異常檢測等場景。
- 數據豐富：利用Flink SQL使用Hive表豐富數據流，例如在流處理過程中豐富數據，適用于廣告印象跟蹤、醫療保健數據豐富等。
- 數據管道：Flink與Hive集成可用于構建周期性的ETL（Extract, Transform, Load）流程和數據管道，實現數據的定期處理和傳輸。
- 流批一體數倉：基于Flink構建流批一體的實時數倉，實現數據的實時處理和批處理，適用于需要實時分析和批處理結合的場景。
通過上述應用，Flink與Hive的結合不僅提高了數據處理的效率和靈活性，還為大數據工程中的挑戰提供了有效的解決方案。
