实时开发，是提供低延迟、高吞吐、高可靠的分布式流数据实时分析工具，通过全托管的方式让用户不用关心底层计算集群的架构原理，只需要聚焦于本身的业务逻辑，具备 SQL 代码基础即可执行作业。支持通过可视化图形拖拽的方式便能快速构建实时计算作业，以及可视化页面向导方式创建实时 ETL 作业。
（一）产品特性
1. 覆盖全链路实时开发场景
提供 Kafka2.x 和 Topic 可视化管理方式；支持实时同步数据源：Kafka、MySQL Binlog、SQL Server CDC;支持 Flink1.10 和 Spark2.3。
2. 满足多样技术栈需求
针对实时同步和 Structured StreamingSQL 提供可视化拖拽组件方式、针对FlinkSQL 提供全 SQL 代码模式和 Structured Streaming、Flink 以 JAR 包方式来构建作业，满足不同层级不同技术栈的开发人员。
3. 企业级运维监控告警
提供实时同步、实时作业可视化运维监控能力，根据任务类型，可查看告警信息、Topic 消费信息、Savepoints/CheckPoints 等，可操作按Kafka Offset 或Savepoints 的数据重跑恢复操作。
4. 丰富的函数组件
支持通过 Flink1.10 新特性，提供丰富的内置函数，支持自定义 UDF 和 UDTF 函数开发；支持自定义 Groovy 实时同步函数，可对同步作业进行数据预处理。
（二）实时同步
实时同步作业，提供将源端数据源的数据实时同步到目的端数据源中，可实现数据的迁移和备份，并且在数据同步的过程中，可以对数据进行初步的预处理。
1.实时 ETL 支持多种数据源类型
提供读取kafka数据，可动态选择topic及schema版本，支持schema数据预览。支持自定义groovy函数（tochar/fielter/spliter等），可用于实时数据同步的数据预处理中，并支持多种异构数据源如kafka/oracle/kudu等，主键冲突时写入策略灵活， 其中Hive支持追加和覆盖，可支持多分区、多存储格式（orc、parquet）等。
2.运行控制及热部署
支持任务的启动、暂停、恢复、停止等操作，在启动任务时可根据 kafka consumer offset 选择最早位置、最新位置、上次消费位置、指定位置四种选择方式来控制任务运行的起点，选择指定位置时，可根据 topic 的不同分区单独设置每个分区的指定offset 位置。同时支持 schema 元数据增加字段后，可调整映射关系并热更新到任务中， 无需停止任务。
（三）实时计算
实时计算提供流式处理任务的可视化开发和代码管理，支持 Flink、FlinkSQL、StructuredStreaming、StructuredStreamingSQL 等各类实时计算引擎；支持流式处理任务的管理、监控和日志管理；提供高度伸缩性的可扩展存储集群，可自动平滑的扩容。
1.Spark 实时计算
Spark 实时计算，提供 StructuredStreaming、StructuredStreamingSQL 流式计算框架，支持多源输入和输出、Spark 作业参数调优、支持多种窗口、可设置时间特征（EventTime、ProcessingTime）、可按 Checkpoint、Kafka Offset 方式恢复作业、并且提供 complete、append、update 多种写入模式、处理多种数据格式（cdc、ogg、binlog、debeziu、json）、UDX 函数（UDF、UDTF）及多流多维表连续 Join 等功能。
2.丰富的 SQL 在线编辑
提供 Window、Join 等聚合函数，实时计算中支持 SQL 算子代码开发来表达业务逻辑，简便快捷低门槛地实现业务。
4.图形化拖拽的编程模式
提供了图形化可视化拖拽编程模式，将需要对接的上下游输入输出数据源封装成可拖拽的组件，结合 SQL 处理算子组件，用户只需要将其拖入画布中并用连线将各个元素连接，就能轻松的创建出一个实时计算作业的拓扑，再通过点击画布中的各个元素设置对应参数，就能轻松完成一个作业的编辑。
5.多版本作业管理
提供作业的版本管理及回滚，可查看各个版本信息，方便追踪变化过程，当代码异常时，可紧急回滚到之前某个稳定版本的代码分支，方便管理日常的发布和异常情况的应急预案，降低业务影响。
6.任务防冲突机制
提供实时任务的锁定与解锁，防止因多人同时编辑任务导致代码冲突而产生异常状况。
（四）函数开发
通过内置/自定义函数开发，便于用户自由灵活开发实现复杂业务，应对复杂业务场景，弥补SQL开发的边界，拓展开发功能，具体如下：
1.实时计算函数
支持本地上传jar文件开发实时计算Spark自定义函数/实时计算Flink自定义函数，进行数据预处理。
2.实时同步函数
提供自定义代码开发Groovy实时同步函数，对实时同步作业进行数据预处理。
支持系统内置函数集成，在线调试、管理，开发风格自定义，可根据喜好自定义选择。
（五）Kafka 管理
提供全方位Kafka集群资源管理，包括Topic、Broker，消费者清单等，便于管理、运维集群，屏蔽底层式交互，具体如下：
1.Kafka 集群管理
提供Kafka集群管理，支持Kafka集群及服务的配置：Kafka服务选择、Zookeeper 地址录入、服务管理员用户选择。
2.Kafka Topic 消费详情
提供Topic管理，支持编辑查看Topic中Schema、Partition、Consumer等信息：
（1）提供Schema详情，支持编辑查看Schema信息，Schema数据格式支持cdc、ogg、 binlog、debezium、json等；
（2）提供Partition详情，支持查看Partition分区列表及各分区的Leader、Replicas、ISR、LogSize等信息
（3）提供Consumer详情，支持查看Consumer消费者清单、可查看每个Topic的消费者清单及消费者的主机、消费位置等信息。
3.Kafka Broker 状态监控
支持查看集群的 Broker 列表及其存活状态，可查看 Kafka 集群的 Brokers 列表， Broker 的主机及存活状态；
（六）资源文件
提供满足复杂度更高的实时业务场景，支持Flink、Spark UDFX，开发更加自由灵活，用户只需通过上传自定义Jar资源，即可提交平台完成实时任务智能调度。
