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什么是流批一体

流批一体是一种数据处理模式，它结合了批处理和流处理的优势，实现了实时和批量数据处理的统一。在这种模式下，数据可以同时从批处理和流处理两种方式进行处理，以满足不同场景下的需求。

批处理是指对一批数据进行统一处理的方式，通常在数据量较大或需要进行复杂数据分析的情况下使用。而流处理则是对数据流中的每一个数据点进行实时处理，以便快速响应用户需求。

流批一体的优势在于可以灵活地处理实时和批量数据，同时具有更好的性能和可扩展性。它广泛应用于大数据处理、数据分析、机器学习等领域。

在腾讯云中，可以使用腾讯云流批一体的产品来实现流批一体的需求。腾讯云提供了强大的数据处理能力，可以满足用户在实时和批量数据处理方面的需求。腾讯云的产品包括云上数据库、云硬盘、云存储、大数据产品等，可以帮助用户实现流批一体的需求。

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这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？ ?...批处理是流处理的一种非常特殊的情况。在流处理中，我们为数据定义滑 动窗口或滚动窗口，并且在每次窗口滑动或滚动时生成结果。批处理则不同，我们定义一个全局窗口，所有的记录都属于同一个窗口。...Table API / SQL 正在以流批统一的方式成为分析型用例的主要 API。 DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道的主要API。...产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。...相反，MapReduce、Tez 和 Spark 是基于批的，这意味着数据在通过网络传输之前必须先被写入磁盘。该测试说明，在使用Flink 时，系统空闲时间和磁盘访问操作更少。

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Flink on Hive构建流批一体数仓

Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。...这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。...以下是全文，希望本文对你有所帮助。 ? Flink写入Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式写入Hive表。...下面的示例是将kafka的数据流式写入Hive的分区表 -- 使用流处理模式 Flink SQL> set execution.type=streaming; -- 使用Hive方言 Flink SQL...值得注意的是，当以流的方式读取Hive表时，该参数的默认值是1m，即1分钟。当temporal join时，默认的值是60m，即1小时。

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前沿 | 流批一体的一些想法

❝每家数字化企业在目前遇到流批一体概念的时候，都会对这个概念抱有一些疑问，到底什么是流批一体？这个概念的来源？这个概念能为用户、开发人员以及企业带来什么样的好处？跟随着博主的理解和脑洞出发吧。...❞ 前言 到底什么是流批一体？ 批的来源？流的来源？ 为什么要做流批一体？ 从 数据开发的现状出发 探索理想中的流批一体能力支持 最终到数仓落地 go!!! ? ? ? ? ? ? ?...n 年前的引擎能力（hive 等） 对文件、批量数据处理支持很友好 数据多是小时、天级别延迟 结论：批是在批式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ?...近几年的引擎能力（flink 等） 逐渐对流式数据处理、容错支持更好 数据可以做到秒、分钟级别延迟 结论：流是在流式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ? ? ? ? ? ?...博主理解的流批一体更多的是站在平台能力支持的角度上 所以这里重点说明引擎 + 工具链上的期望 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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大数据架构如何做到流批一体？

，它的核心思想是将不可变的数据以追加的方式并行写到批和流处理系统内，随后将相同的计算逻辑分别在流和批系统中实现，并且在查询阶段合并流和批的计算视图并展示给用户。...流批融合的 Lambda 架构 针对 Lambda 架构的问题3，计算逻辑需要分别在流批框架中实现和运行的问题，不少计算引擎已经开始往流批统一的方向去发展，例如 Spark 和 Flink，从而简化lambda...Kappa架构 Kappa 架构由 Jay Kreps 提出，不同于 Lambda 同时计算流计算和批计算并合并视图，Kappa 只会通过流计算一条的数据链路计算并产生视图。...图4 Kafka + Flink + ElasticSearch的混合分析系统 Lambda plus：Tablestore + Blink 流批一体处理框架 Lambda plus 是基于 Tablestore...表格存储支持用户 tp 系统低延迟读写更新，同时也提供了索引功能 ad-hoc 查询分析，数据利用率高，容量型表格存储实例也可以保证数据存储成本可控； 计算上，Lambda plus 利用 Blink 流批一体计算引擎

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流批一体在京东的探索与实践

01 整体思考 提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。...通过一套数据链路来同时满足流和批的数据处理需求是最理想的情况，即流批一体。此外我们认为流批一体还存在一些中间阶段，比如只实现计算的统一或者只实现存储的统一也是有重大意义的。...上图是京东实时计算平台的全景图，也是我们实现流批一体能力的载体。中间的 Flink 基于开源社区版本深度定制。...而在流批一体模式下，开发模式变为了首先完成 SQL 的开发，其中包括逻辑的、物理的 DDL 的定义，以及它们之间的字段映射关系的指定，DML 的编写等，然后分别指定流批任务相关的配置，最后发布成流批两个任务...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。

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Flink 流批一体在 Shopee 的大规模实践

平台在流批一体上的建设和演进 Tips：点击「阅读原文」免费领取 5000CU*小时 Flink 云资源 01 流批一体在 Shopee 的应用场景 首先，先来了解一下 Flink 在 Shopee...第四个应用场景是风控反作弊领域，用做实时反作弊和离线反作弊。 从 Shopee 内部的业务场景来看，数仓是一个流批一体发挥重要作用的领域。...上面介绍的都是 Shopee 内部流批一体应用场景的一些例子，我们内部还有很多团队也正在尝试 Flink 的流批一体，未来会使用的更广泛。...04 平台在流批一体上的建设和演进 最后我想介绍一下我们 Flink 平台在流批一体上的建设和演进。其实在上面介绍中，已经展示了不少平台的功能。...我们会加大 Flink 批任务的推广，探索更多流批一体的业务场景。同时跟社区一起，在合适的场景下，加速用户向 SQL 和流批一体的转型。

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干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

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Dlink + FlinkSQL构建流批一体数据平台——部署篇

摘要：本文介绍了某零售企业用户基于 Dlink + FlinkSQL 构建批流一体数据平台的实践，主要为部署的分享。...地址 https://github.com/DataLinkDC/dlink 欢迎大家关注 Dlink 的发展~ 一、前言 由于公司需求，最近调研了很多的开源项目，最终发现 Dlink 在建立批流一体的数据平台上更满足需求...接下来，是关于Dlink用户部署，对于一些公司来说，禁止在非root用户下操作，或者采用资源调度（yarn）,需要用非root用户提交FlinkSQL。...3.local 不熟悉的话慎用，并不要执行流任务。 三、集群中心 集群中心配置包括： 集群实例 集群配置其中集群实例适用场景为standalone和yarn session以及k8s session。...添加Flink集群默认是启用。下面以standalone创建一个Flink集群，界面如下： 填写完成后，点击"提交"按钮。

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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

背景 OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。...2.2 Apache Hudi 我们需要有一种能够兼容S3存储之后，既支持大量数据的批处理又支持增加数据的流处理的数据湖解决方案。...从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...hoodie.parquet.small.file.limit hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 其中：hoodie.combine.before.insert 决定是否对同一批次的数据按...总结 我司基于Hudi实现流批一体数据湖架构上线生产环境已有半年多时间，在引入Hudi之后我们在以下各个方面都带来了一定收益: •成本: 引入Hudi数据湖方案之后，实现了S3数据增量查询和增量更新删除

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流批一体数据交换引擎 etl-engine

流计算与批计算对比 数据时效性 流式计算实时、低延迟，流式计算适合以“t+0”的形式呈现业务数据； 批计算非实时、高延迟，批计算适合以“t+1”的形式呈现业务数据； 数据特征 流式计算数据一般是动态数据...，数据是随时产生的； 批计算数据一般是静态数据，数据事先已经存储在各种介质中。...批计算应用在离线计算场景，如：数据分析、离线报表等。 运行方式 流式计算的任务是阻塞式的，一直持续运行中。 批计算的任务是一次性完成即结束。...，然后将消息流与多个维表数据进行各种关联查询，最后输出融合查询结果集到目标源，常用在将多个维表数据与实时消息流关联后转换成一个大宽表的场景。...支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。 融合查询语法遵循ANSI SQL标准。

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CSA1.4：支持SQL流批一体化

这使客户能够创建独特的 ETL 流、实时数据仓库和创建有价值的数据源，而无需大规模重新设计基础设施。 为什么是批处理+流媒体？...长期以来，我们一直被告知批处理和流（有界和无界系统）是正交技术——一种参考架构，其中流媒体为数据湖提供养料，仅此而已。...这种架构没有一个花哨的名字——主要是因为它应该一直是这样运作的。因此，CSA 1.4 使构建这些数据产品变得轻而易举。...SQL Stream Builder 满足有界查询 与 Flink 本身相比，SQL Stream Builder 最初是作为一个纯粹的流接口。...SSB 一直能够加入多个数据流，但现在它也可以通过批处理源进行丰富。 数据定义语言 (DDL) 新功能的核心是将 Flink DDL 并入 SSB。

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腾讯游戏广告流批一体实时湖仓建设实践

时不同流数据的乱序问题，很可能造成需要计算的数据丢失，从而影响计算结果的准确性2.3 当我们谈流批一体时，我们在谈什么Kappa架构希望只借助流式处理就同时满足之前对批处理和流式处理的需求，其实是将“批...流批一体实时湖仓建设实践在具体展开之前，从结果导向出发，先明确下我们期望流批一体最后实现的效果是什么。从大的方面来说，大数据技术要回答的两个问题是：（1）海量数据如何存储？（2）海量数据如何计算？...3.3 存储及计算层面流批一体实践上述两种对Lambda架构的改进分别只在存储或计算层面做了流和批的统一，而我们的最终目标是希望能够在存储及计算层面均实现流批一体，将整体优势最大化，也才能称之为真正的“...流批一体实时湖仓”。...在流批一体的实践中，分别在流处理，流转批及批处理中遇到了一个重要问题，下面分别对其给予介绍。3.3.1 流式计算中数据保序问题我们知道，在流式计算中窗口及定时器是底层操作，离开他们流式计算无从谈起。

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2021年大数据Flink（十二）：流批一体API Transformation

l第一类是对于单条记录的操作，比如筛除掉不符合要求的记录（Filter 操作），或者将每条记录都做一个转换（Map 操作） l第二类是对多条记录的操作。...为了支持这种类型的操作，就得通过 Window 将需要的记录关联到一起进行处理 l第三类是对多个流进行操作并转换为单个流。...l最后， DataStream 还支持与合并对称的拆分操作，即把一个流按一定规则拆分为多个流（Split 操作），每个流是之前流的一个子集，这样我们就可以对不同的流作不同的处理。...举例: 上游并行度是2，下游是4，则上游一个并行度以循环的方式将记录输出到下游的两个并行度上;上游另一个并行度以循环的方式将记录输出到下游另两个并行度上。...若上游并行度是4，下游并行度是2，则上游两个并行度将记录输出到下游一个并行度上；上游另两个并行度将记录输出到下游另一个并行度上。

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