在現代數據驅動的應用場景中，實時數據處理技術已成為關鍵基礎設施。本文探討如何透過Apache Kafka、Flink與Iceberg等開源工具，整合GTFS（General Transit Feed Specification）資料進行流處理與分析。GTFS作為公共交通數據標準，結合流處理技術可實現即時交通監測與決策支持，本文將深入解析其技術架構與實作流程。
GTFS資料以靜態壓縮檔（zip）形式提供，包含CSV格式的路線、車站等元數據。透過解壓與轉換程序，將CSV資料轉換為JSON格式，並使用Python腳本處理Protobuf轉換。最終資料以批次（50-100,000筆）方式推送至Kafka，確保資料傳輸的穩定性與可靠性。
資料經JSON Path庫進行扁平化處理，提取關鍵字段（如方向、路線ID）。動態資料結構設計支援即時更新與格式轉換（JSON/Avro/Influx/XML），並透過PostGIS進行路線名稱查詢，實現資料豐富化。
Kafka作為資料傳輸核心，支援動態主題命名（根據資料類型建立不同主題）。透過Nifi的背壓控制機制，確保資料處理穩定性。針對Slack訊息推送加入10秒延遲，避免批量傳送問題，並透過錯誤 Bulletin 與監控系統（如Prometheus、Grafana）進行異常監控與重試機制。
Flink進行實時計算，支援資料存儲至多種Apache資料倉儲（Iceberg、S3、HBase等）。建立物化視圖（Materialized View）供REST API訪問，並結合Iceberg進行資料版本控制與查詢優化。透過Leaflet.js實現地圖視覺化，展示車輛位置與路線資訊。
使用Nifi內建的JDBC連接池，自動處理結構化/半結構化資料。支援CDC（Change Data Capture）與Debezium整合，實現資料庫變更追蹤。未來預計整合Apache Iceberg作為資料儲存方案，提升查詢效能與資料一致性。
系統支援跨節點負載平衡，可擴展至100節點集群。提供事件驅動與排程模式，支援即時與批次處理。透過動態配置調整資料流處理邏輯，確保系統靈活性。
透過Slack即時推送錯誤訊息與處理狀態，建立可排序的資料表格展示處理結果。支援地理資訊系統（GIS）整合，實現空間數據分析，並透過REST API提供資料查詢服務。
根據資料量規模選擇處理引擎：小規模數據使用Nifi，大規模數據轉用Flink。針對高頻率變更資料（如億筆/秒）優化處理架構，並透過資料分片與分散式處理提升系統吞吐量。
本文展示如何透過Apache Kafka、Flink與Iceberg等工具，整合GTFS資料進行實時分析與存儲。Nifi提供的低碼處理能力與資料血緣追蹤功能，使資料流處理更高效且易於維護。此架構可應用於交通、環境監測等領域，實現即時決策與資料可視化。