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使用Scala进行数据工程：掌握Apache Flink和Google Pub/Sub的实时数据处理
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原文英文，约3300词，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文讲解如何使用Apache Flink、Scala和Google Pub/Sub构建实时数据管道。步骤包括创建Pub/Sub主题和订阅，安装依赖，定义数据模型及序列化方法。数据管道从Pub/Sub读取客户信息，应用业务规则后，将处理数据发送到另一个主题，并展示本地运行方法。
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关键要点
- 本文讲解如何使用Apache Flink、Scala和Google Pub/Sub构建实时数据管道。
- 数据管道从Pub/Sub读取客户信息，应用业务规则后，将处理数据发送到另一个主题。
- 创建Pub/Sub主题和订阅是设置的第一步。
- 使用Scala CLI安装所需的依赖项，包括Apache Flink Client和Flink Scala API。
- 定义数据模型以处理客户注册信息，包括全名和出生日期。
- 实现序列化和反序列化功能，以便将数据转换为JSON格式。
- 使用ParameterTool获取运行时参数，如GCP项目ID和Pub/Sub主题名称。
- 构建Pub/Sub源以从创建的客户主题读取数据，并构建Pub/Sub接收器以发送处理后的数据。
- 数据管道的核心逻辑包括根据业务需求处理客户信息。
- 在本地运行数据管道并通过Pub/Sub验证处理结果。
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