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大数据批流一体架构

大数据批流一体架构是一种处理大数据的方法，它将批处理和流处理结合在一起，以便更有效地处理实时和历史数据。在这种架构中，数据可以同时从批处理和流处理中获益，以实现更好的性能和可扩展性。

批处理是指对大量数据进行批量处理的过程，而流处理是指对实时数据进行处理的过程。在大数据批流一体架构中，数据可以同时从批处理和流处理中获益，以实现更好的性能和可扩展性。

大数据批流一体架构的优势在于它可以更好地处理实时和历史数据，并且可以更好地利用计算资源。它可以帮助企业更好地分析数据，并且可以更好地支持业务决策。

大数据批流一体架构的应用场景包括金融、电信、制造业、医疗保健、零售和物流等行业。例如，在金融行业中，可以使用大数据批流一体架构来分析交易数据和风险管理数据；在电信行业中，可以使用大数据批流一体架构来分析用户行为和网络流量；在制造业中，可以使用大数据批流一体架构来分析生产数据和质量控制数据；在医疗保健行业中，可以使用大数据批流一体架构来分析病人数据和医疗服务数据；在零售行业中，可以使用大数据批流一体架构来分析销售数据和库存管理数据；在物流行业中，可以使用大数据批流一体架构来分析运输数据和仓储数据。

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大数据架构如何做到流批一体？

； 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...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

1.6K21

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

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。...，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。...connect： connect提供了和union类似的功能，用来连接两个数据流，它与union的区别在于： connect只能连接两个数据流，union可以连接多个数据流。...connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致，union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。...两个DataStream经过connect之后被转化为ConnectedStreams，ConnectedStreams会对两个流的数据应用不同的处理方法，且双流之间可以共享状态。

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2021年大数据Flink（十一）：流批一体API Source

nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 如果没有该命令可以下安装 yum install -y nc 2.使用Flink编写流处理应用程序实时统计单词数量 代码实现...API 一般用于学习测试,模拟生成一些数据 Flink还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： SourceFunction:非并行数据源(并行度只能...:多功能非并行数据源(并行度只能=1)  * ParallelSourceFunction:并行数据源(并行度能够>=1)  * RichParallelSourceFunction:多功能并行数据源(...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 那么现在先完成一个简单的需求: 从MySQL中实时加载数据 要求MySQL中的数据有变化,也能被实时加载出来...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据  * 那么现在先完成一个简单的需求:  * 从MySQL中实时加载数据  * 要求MySQL中的数据有变化

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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

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。...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.merge.allow.duplicate.on.inserts 其中：hoodie.combine.before.insert 决定是否对同一批次的数据按 recordKey...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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2021年大数据Flink（十六）：流批一体API Connectors ​​​​​​​​​​​​​​Redis

核心类是RedisMapper 是一个接口，使用时我们要编写自己的redis 操作类实现这个接口中的三个方法，如下所示 1.getCommandDescription() ： 设置使用的redis 数据结构类型...，和key 的名称，通过RedisCommand 设置数据结构类型 2.String getKeyFromData(T data)： 设置value 中的键值对key的值 3.String getValueFromData...(T data); 设置value 中的键值对value的值 使用RedisCommand设置数据结构类型时和redis结构对应关系 Data Type Redis Command [Sink] HASH...SET SADD PUBSUB PUBLISH STRING SET HYPER_LOG_LOG PFADD SORTED_SET ZADD SORTED_SET ZREM 需求 将Flink集合中的数据通过自定义...groupedDS.sum(1);         //4.Sink         result.print();         // * 最后将结果保存到Redis         // * 注意:存储到Redis的数据结构

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2021年大数据Flink（十五）：流批一体API Connectors ​​​​​​​Kafka

offset随着做Checkpoint的时候提交到Checkpoint和默认主题中 ​​​​​​​参数说明 实际的生产环境中可能有这样一些需求，比如： l场景一：有一个 Flink 作业需要将五份数据聚合到一起...，五份数据对应五个 kafka topic，随着业务增长，新增一类数据，同时新增了一个 kafka topic，如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的 topic。...l场景二：作业从一个固定的 kafka topic 读数据，开始该 topic 有 10 个 partition，但随着业务的增长数据量变大，需要对 kafka partition 个数进行扩容，由 10...为了保证数据的正确性，新发现的 partition 从最早的位置开始读取。...在 checkpoint 机制下，作业从最近一次checkpoint 恢复，本身是会回放部分历史数据，导致部分数据重复消费，Flink 引擎仅保证计算状态的精准一次，要想做到端到端精准一次需要依赖一些幂等的存储系统或者事务操作

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触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

•不可控的小文件、空文件问题•数据格式单一，只支持json格式•用户使用成本较高，特征抽取需要不断的Coding•整个架构扩展性较差 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...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。...新的模型特征处理采用批流一体的架构，上游对接数据源还是Kafka，模型主要有两个诉求 •支持增量读取方式减少模型更新的实效性•利用CDC来实现特征的回补 整个流程如下图 2.2.3 Hudi、Delta...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

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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...数据开发的便捷性对于数据平台来说非常重要，决定了项目的建设与运维成本，而 Dlink 提供了 FlinkSQL 与其他 SQL 的开发与调试能力，使数据开发工作达到Hue 的效果，自动提交及创建远程集群的能力降低了使用门槛...这里假设你已经安装了mysql 首先需要创建Dlink的后端数据库，这里以配置文件中默认库创建 #登录mysql mysql -uroot -proot@123 #授权并创建数据库 mysql> grant...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。

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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。...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。 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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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。...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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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

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Apache Pulsar：灵活的可扩展的批流一体的系统架构

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。...不仅是消息系统而是流数据平台 我们上面讨论了Pulsar的分层架构如何为不同类型的工作负载提供高性能和可扩展性。但是Pulsar的分层架构带来的好处，远远不止这些。...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。 这样用户和应用程序可以使用Pulsar并行访问流式计算中的最新数据和批量计算中的历史数据。...因此，Pulsar不仅可以存储当前数据，还可以存储完整的历史数据。 数据查询和数据分析 对数据流整个历史记录的存储能力，使用户可以在其数据上运行各种数据分析工具。...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

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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。...Temporal Join最新分区 对于一张随着时间变化的Hive分区表，Flink可以读取该表的数据作为一个无界流。...Hive维表JOIN示例 假设维表的数据是通过批处理的方式(比如每天)装载至Hive中，而Kafka中的事实流数据需要与该维表进行JOIN，从而构建一个宽表数据，这个时候就可以使用Hive的维表JOIN...在实际应用中，通常有将实时数据流与 Hive 维表 join 来构造宽表的需求，Flink提供了Hive维表JOIN，可以简化用户使用的复杂度。

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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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