实时任务概述

1.1 应用场景

1）实时读取来源数据，保证实时数据可以写入到目标库。场景示例：

• CRM 业务系统的 MySQL 中新增的订单合同数据，实时同步到数仓中。
  

• 集团级企业，各分公司数据实时写入到 Kafka，总公司数据湖消费 Kafka 中的数据。

2）读取数据后实时转换，再写入到数仓。场景示例：

• 水务公司的水务数据，需要实时汇总计算。比如上下游的水位，多个支流的水位，都需要汇总计算后再做一个呈现。

• 制造企业，需要实时展示产线上良品率、稼动率、工厂效率、损失、工时等指标。

1.2 使用限制

1）需要注册实时任务相关功能点。详情请参见：功能点限制

2）新建数据开发-实时任务需要有某文件夹或者所有实时任务的管理权限。详情请参见：实时任务管理权限

3）5.0.1.2 及之后版本集群工程支持配置实时任务。

4）5.0.1.5 及之后版本，实时任务中若使用 WebSocket输入、MQTT输入、IBM MQ输入、Pulsar输入，不能再使用 分组汇总（实时任务）、Flink SQL、数据关联（多个实时数据源进行关联）

1.3 实时任务与实时管道区别

1.4 效果查看

用户可到 https://demo.finedatalink.com/ 中，打开「生产实时看板」Demo 体验实时任务。

实时任务能够实时地把数据从 A 点投递到 B 点。在投递的过程中可能添加数据清洗的工作，例如实时数仓中的数据解析等。最终结果可供后续业务使用，以提高数据利用率和时效性，满足业务需求。

2.1 节点介绍

FineDataLink 实时任务开发模块提供多种类型的节点，多种节点配合使用，满足您不同的数据处理需求。

节点是组成实时任务的基本单位，多个节点通过线条连接后可确定执行流程，进而组成一个完整的实时任务。目前有如下节点：

2.2 操作流程