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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

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。...这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API,这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上,关系型 API 会以相同的语义执行查询,并产生相同的结果。...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。...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。...因此,Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流,并且不会牺牲性能。

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全新批流一体 Domino 架构终结“批流缝合”

当'批流缝合'架构深陷性能与时效的泥潭,Domino 以颠覆性设计直击本质:打破批流割裂的底层逻辑,重构数据价值流动范式。...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。...流表是 Domino 批流统一的基石,使得统一批流数据摄取、统一批流计算模型、统一批流存储模型、统一批流编程接口成为可能。...3.2 统一批流数据摄取(Ingestion) Domino 为批处理和流处理提供统一的标准的数据摄取机制,通过标准 SQL 实现流表数据的增删改,和普通表一般无二,而无需为批流提供不一样的摄取接口。...3.4 统一批流存储模型 由于 Domino 使用和表相同的概念模型表达流表,所以可以使用相同的存储引擎存储批数据(表)和流数据(流表),并保证数据的持久性和事务一致性(ACID)。

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    统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

    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。...这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API,这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上,关系型 API 会以相同的语义执行查询,并产生相同的结果。...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。...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。...因此,Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流,并且不会牺牲性能。

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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。...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...基于这种天然的错峰,我们可以通过在专属的 JDOS Zone 中进行不同类型的流批应用的混部来提升资源的使用率,并且如果统一使用 Flink 引擎来处理流批应用,资源的使用率会更高。...上图右侧图表是我们在 JDOS Zone 中进行流批混部并结合弹性伸缩服务试点测试时的 CPU 使用情况。可以看到 0 点流任务进行了缩容,将资源释放给批任务。

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    大数据Flink进阶(七):Flink批和流案例总结

    Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意: 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程,Flink代码编写流程如下: a....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时,引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...七、批和流对数据进行分组方法不同 批和流处理中都是通过readTextFile来读取数据文件,对数据进行转换处理后,Flink批处理过程中通过groupBy指定按照什么规则进行数据分组,groupBy中可以根据字段位置指定...八、关于DataSet Api (Legacy)软弃用 Flink架构可以处理批和流,Flink 批处理数据需要使用到Flink中的DataSet API,此API 主要是支持Flink针对批数据进行操作...,本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理(有界流),所以没有必要分成批和流两套API,从Flink1.12版本往后,Dataset API 已经标记为Legacy(已过时),已被官方软弃用,

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    Flink流批一体在阿里双11首次落地的背后

    今年双11,Flink 更进一步,利用流批一体计算能力,助力数据中台实现更加精准的实时离线交叉数据分析和业务决策。...,第一次让基于 Flink 的流批一体数据处理技术在双 11 最核心的数据场景顺利落地。...今年由 Flink 团队和数据平台团队共同推动的流批一体计算框架在双 11 数据核心场景成功首秀,也得到了阿里数据中台负责人朋新宇在业务层的认可:流批一体在技术上,实现了哪怕是多个计算处理模式,也只需要撰写一套代码就能兼容...2020 年的双 11,Flink 流批一体技术在天猫营销决策核心系统中给出了精彩的表现,加上之前已经在搜索推荐中成功运行的流批一体索引构建以及机器学习流程,充分验证了5 年前我们大胆选择 Flink...流批一体也将是本届 FFA 大会的热门话题,来自天猫数据技术负责人将会给大家分享 Flink 流批一体技术在阿里的实践和落地,让大家看到流批一体技术是如何在双 11 最核心的场景中发挥业务价值;来自阿里巴巴

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    11-Stream流

    ,集合中的元素在上面可以被操作 Stream流运作思想 首先得到集合或者数组的Stream流(得到一根传送带) 然后用这个Stream流操作集合或者数组的元素 然后用Stream流简化替代集合操作的API...,流的操作就全部终结了,不能继续使用,只能创建新的Stream操作,其原因一般是没有返回值,或返回值不是Stream流对象 终结方法包括forEach(),count等等 非终结方法 每次调用完成以后都会返回一个新的流对象...,可以继续使用,支持链式编程 非终结方法包括filter,skip,limit,map,concat等等 收集Stream流 将Stream流的数据转回成集合 Stream流的作用在于将集合转换为一根高效的传送带...,再利用Stream流的强大功能对Stream流进行操作。...但是实际开发中最终数据的形式应该仍然是集合,所以这就涉及到Stream流的收集 换言之,Stream流只是一种手段,是我们操作数据的一种方式,集合才是我们需要始终用来保存,传输数据的数据结构,也就是目的

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    提供流批结合计算能力

    我们初步实现了 Lookup Table(查询表)的支持,从而完善了流批结合的运算能力,例如实时数据补全的能力。...流批结合计算并非所有的数据都会经常变化,即使在实时计算中也是如此。在某些情况下,你可能需要用外部存储的静态数据来补全流数据。...例如,用户元数据可能存储在一个关系数据库中,流数据中只有实时变化的数据,需要连接流数据与数据库中的批量数据才能补全出完整的数据。...新的版本中,eKuiper 添加了新的 Lookup Table 概念,用于绑定外部静态数据,可以在规则中与流数据进行连接,实现流批结合的运算。使用查询表时,通常有三个步骤。1.创建数据流。...创建数据流时,可通过 DataSource 属性,配置数据流监听的 URL 端点,从而区分各个数据流的推送 URL。

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    Flink流批一体 | 青训营笔记

    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。...批) 这些场景下的具体实现如下图 从用户的角度来看,上诉流、批独立实现方案存在一些痛点: 人力成本比较高。...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

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    Delta Lake 批流的左右逢源

    流批共享表 Delta的一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言,流写批读是最常见的场景,也存在流读流写的情况。...一个比较典型的场景是我们消费Kafka的日志,然后写入到delta里,接着我们可能会利用这个表进行交互式查询或者用于制作报表,这是一个典型的流写批读的场景。...如何实现流批共享表 当流式写入Delta常见的无非就三种可能: Upsert操作 纯新增操作 覆盖操作 当然可能还会存在更复杂的类型,我们需要单独探讨。...流批共享的好处 流批共享才是真的王道,因为我们大部分业务场景都是流写批读,比如讲MySQL的数据增量同步到Delta,然后无论ETL,交互式查询,报表都是批读。...所以,后面我们提到的更新删除等等,其实都同时适用于流和批操作。

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    双11的解药在B端

    双11的解药在哪里,抑或是电商行业的解药在哪里,或许,早在新零售的概念被提出的那一刻开始就已经有了答案。 这个答案,就是B端。...当供求两端的角色开始发生改变,我们同样看到的是一场有关双11的嬗变开始出现,它让我们看到了双11新生的希望。从这个角度来看,双11的解药,同样在B端。 第四,一个大的市场正在B端打开。...无论是从B端市场的尚未被开垦,还是B端市场为我们展示出来的纵向上的巨大的想象力,我们都可以将B端市场作为一个解决双11痛点和难题的正确方式和方法。 表面狂热的背景下,透露出来的是双11的无限的焦虑。...纵然是有庞大的销量作为支撑,依然没有延缓人们对于双11的质疑与审视。 寻找破解双11困局的解药,成为每一个人都在思考的重要课题。...在那里,在B端市场上,或许,才有根治双11顽疾的灵丹妙药。

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    腾讯云双11最强攻略

    一年一度的双11又来啦,在各大购物平台买买买的同时,相信一定有需要云服务续费的小伙伴,腾讯云作为云服务的佼佼者当然也不会缺席。今年双11腾讯云同步开展了海量优惠活动,有需要的朋友一定要去了解一下。...商品可以在双11大促活动页面的各大会场中找到,包括:1、包年时长产品:a) 新购订单:订单时长需12个月及以上;b) 续费订单:订单时长需3个月及以上,EdgeOne续费订单时长需12个月及以上;2、资源包类产品...不含境外地域)、轻量对象存储、轻量云硬盘赠送3个月时长;其余产品赠送1个月时长;b)续费订单:云服务器、轻量应用服务器(不含境外地域)、轻量对象存储、轻量云硬盘续费12个月及以上赠送3个月时长,续费3~11...最后一定要注意,活动时间为11月1日至11月30日,成团后大约3~5分钟就会发放至账户,可前往订单管理及代金券列表中查看。

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    直播继续搅局双11?

    天猫:王牌主播打头阵 作为双11赛场的擂主,天猫的双11筹备自然是最值得期待的,截至目前公布出的成绩,也能够看出其火热程度。10月20日晚8点,天猫双11正式开启预售。...这是天猫双11连续第2年降低满减门槛,消费者凑单将更容易。在监管大力整治垄断行为的背景下,各大平台都将刀刃对向自己,试图更加获得消费者的认可。 另一方面天猫也将绿色环保理念融入此次双11。...今年双11发布会上,天猫宣布将致力于打造一届“低碳双11”,同时将全面升级已诞生15年的公益宝贝项目。如今阿里已经成为互联网行业最大的绿色电力交易主体。...今年京东双11除了不熬夜外,优惠政策也迎来全面升级。...抖音双11好物节从10月15日就已经正式上线,一直持续到11月11号,活动也分为“好物提前买”和“天天抢好物”阶段,形式和花样可谓繁多,也和抖音的平台风格极为匹配。

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