Kappa 架构的问题 根据上述内容，似乎 Kappa 是一个简单，易维护的选择。但为什么很多企业仍旧选择 Lambda 架构呢？Kappa 架构在实际应用中，仍然存在很多问题。...YMatrix Domino 内核级创新实现“批流真一体” 无论是 Lambda 架构还是 Kappa 架构，抑或是十年来业界对于流计算技术的探索，在实现“批流一体”的进程中，总是存在多种技术或组件的拼接...Domino 架构通过数据库内核级的融合，实现了批流一体的真正突破，重新定义了批流一体的数据处理范式。...其核心目标是通过统一 everything 的设计与存储计算融合，彻底消除传统流批架构的割裂，降低技术复杂性，同时以 SQL 为核心实现“零代码批流一体开发”。...Domino 相比 Flink / Spark 的关键优势： Domino 是目前唯一真正实现数据库级别批流一体的架构！
； 简述大数据架构发展 Lambda 架构 Lambda 架构是目前影响最深刻的大数据处理架构，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...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
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。...初版架构问题 •MySQL通过sql方式获取数据并同步到S3是离线处理，并且某些场景下(比如物理删除)只能每次全量同步•Spark Streaming job sink到S3需要处理小文件问题•默认S3...架构优化升级 基于以上问题，我们在进行大量技术调研选型及POC之后，我们主要做了如下2部分大的架构优化升级。...从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...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
由于Flink集成了批计算和流计算，因此可以使用Flink构建流批一体的系统架构，主要包含数据集成的流批一体架构、数仓架构的流批一体架构和数据湖的流批一体。...基于Flink流批一体整个数据集成的架构将不同。...视频讲解如下：二、数仓架构的流批一体架构 &emsp目前主流数仓架构都是一套典型的离线数仓和一套新的实时数仓，但这两套技术栈是分开的。...用流批一体架构来解决，以上难题将极大降低，其优点如下：首先，Flink 是一套开发规范，不存在两套开发成本。一个开发团队，一套技术栈，就可以做所有的离线和实时业务统计的问题。...无论是离线的流程，还是实时的流程，都是一套引擎、一套 SQL、一套UDF、一套开发人员，所以它天然是一致的，不存在实时和离线数据口径不一致的问题。 数据仓库的流批一体架构如下图所示。
它喊出的口号是：告别重复劳动，一套代码搞定实时和离线！但它真能解决我们的痛点吗？还是只是听起来很美？大数据架构真的到了必须拥抱流批一体的时候了吗？看完这篇你就明白了！一、流处理和批处理是什么？...要回答「是否需要流批一体」，首先得弄清楚流处理和批处理分别是什么。...二、流批一体到底是什么？要说流批一体，得先说说流批割裂的问题。...而流批一体架构靠的是统一计算引擎加弹性调度，打破这种资源分割。...流批一体架构得支持这种分层处理：四、大数据架构真的需要流批一体吗？回到开头的问题：大数据架构真的需要流批一体吗？我的答案是，不仅需要，而且会是未来3-5年企业数据架构的核心发展方向。为啥这么说？
摘要： 在实时数据处理领域，“批流一体”与“流批一体”概念常被混淆。...导语 当企业面临海量数据实时分析与历史回溯的双重需求时，技术团队常陷入选择困境：究竟该采用批处理、流处理，还是新兴的“批流一体/流批一体”架构？一字之差背后，是数据处理逻辑的根本差异。...本文将揭开技术术语的迷雾，并以腾讯云数据湖计算（DLC）为例，展示云原生架构如何破解这一难题。 正文 一、概念辨析：批流一体 vs 流批一体 1....核心差异对比 维度 批流一体 流批一体 架构复杂度 高（多引擎协同）...，但需承担架构复杂度； 流批一体代表未来趋势，尤其推荐腾讯云数据湖计算（DLC），其通过湖仓一体架构实现“一份数据，多场景使用”，助力企业降本增效。
前言 当前公司的大数据实时链路如下图，数据源是MySQL数据库，然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka，最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理，最后输出到下游对应的存储...为解决上述问题，我们对第一代架构进行了演进和改善，构建了第二代批流一体架构（另外该架构升级也是笔者在饿了么进行架构升级的演进路线）。...2.2 第二代架构 2.2.1 批流一体平台的构建 首先将数据链路改造为实时架构，将Spark Structured Streaming(下文统一简称SS)与Flink SQL语法统一，同时实现与Flink...SQL语法大体上一致的批流一体架构，并且做了一些功能上的增强与优化。...新方案收益 通过链路架构升级，基于Flink/Spark + Hudi的新的流批一体架构带来了如下收益 •构建在Hudi上的批流统一架构纯SQL化极大的加速了用户的开发效率•Hudi在COW以及MOR不同场景的优化让用户有了更多的读取方式选择
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。
导读：对于Apache Pulsar，一个经常被问的问题是：Apache Pulsar与现有的消息系统有什么根本的不同。...系统架构是一个软件最底层的设计决策，一旦实施，就很难改变。架构决定了软件特性和根本不同。对Apache Pulsar也是如此。 在这篇文章中，我将介绍Pulsar的分层架构。...以及在批流一体的数据处理需求中，Pulsar的系统架构在性能，扩展性，可用性等方面相对其他传统架构的消息系统的无可比拟的优势。...以下是Pulsar能够胜任消息系统之外的一些方面。 存储无限大小的流 存储和计算分离的系统架构，让Pulsar可以被用作流数据平台。...Presto integration with Apache Pulsar Pulsar还可以与其他数据处理引擎进行类似集成，来作为批流一体的数据存储平台，例如Apache Spark或Apache Flink
Flink如何做到流批一体 流批一体的理念 2020年，阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念，期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题，理念中包含三个着力点，分别是一套班子、一套系统、...流批一体的理念即使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算，进而保证处理过程与结果的一致性。...流和批业务场景的特点 Flink中认为所有一切都是流组成，即批式计算是流式计算的特列，有界的数据集是一种特殊的数据流。...； 3.ScheDuler 层架构统一，支持流批场景; 4.Failover Recovery层 架构统一，支持流批场景； 5.Shuffle Service 层架构统一，流批场景选择不同的Shuffle...流和批之间Shuffle是有差异： Shuftle数据的生命周期：流作业的Shuffle数据与Task是绑定的，而批作业的Shuffle数据与Task是解耦的； Shute数据存储介质：流作业的生命周期比较短
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。
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。...对于同时实现计算统一和存储统一的场景，我们可以将计算的结果直接写入到流批统一的存储。我们选择了 Iceberg 作为流批统一的存储，因为它拥有良好的架构设计，比如不会绑定到某一个特定的引擎等。...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。
❝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 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
一、什么是FlinkX FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github...目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。...19年基于Flink的checkpoint机制，实现了断点续传、流数据续跑等功能，来了解一下它的新特性吧。...（2）实时采集与续跑 19年6月份，袋鼠云数栈研发团队基于FlinkX实现批流数据采集统一，可对MySQL Binlog、Filebeats、Kafka等数据源进行实时采集，并可写入Kafka、Hive...但由于是流数据采集，任务具有不间断性，没有进行错误数记录达到阈值的触发任务停止操作，待后续用户自行对脏数据分析，进行处理。
数据湖可以汇集不同数据源（结构化、非结构化，离线批数据、实时流数据）和不同计算引擎（流计算引擎、批处理引擎，交互式分析引擎、机器学习引擎），是未来大数据的发展趋势，目前Hudi、Iceberg和DeltaLake...笔者基于对开源数据湖组件Hudi的研究和理解，思考在Iceberg、DeltaLake和Hudi等开源数据湖组件之上构建批流一体近实时数仓的可能性和思路。...03 批流一体 按照上述思路建设的近实时数仓同时还实现了批流一体：批量任务和流任务存储统一（通过Hudi/Iceberg/DeltaLake等湖组件存储在HDFS上）、计算统一（Flink/Spark作业...）、开发统一（Flink/Spark）、业务逻辑统一（同一套逻辑分为批和流）。...业务需求使用同一套加工逻辑开发代码，按照加工时效的粒度分为批和流两类加工，在统一的数据来源上在同一套计算环境分别进行批量和流式数据加工，四方面的统一保证批任务和流任务的数据结果一致性。
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。
- 随着大数据领域不断发展，企业对于业务场景的诉求也从离线的满足转到高实时性的要求，“t+0”形式呈现业务数据已是刚需。
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。...解锁新的用例和架构 借助 CSA 1.4 提供的新功能，新的用例以及降低延迟和加快上市时间的新功能成为可能。 分布式实时数据仓库——通过物化视图将流数据作为事实与批量数据作为维度进行连接。
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。...在这类 Lambda 架构中，Flink 流批一体主要带来的优势是实现计算统一。通过计算统一去降低用户的开发及维护成本，解决两套系统中计算逻辑和数据口径不一致的问题。...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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