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实时数仓的流批一体

实时数仓的流批一体是指将实时数据和批量数据的处理过程统一起来，以便更高效地处理和分析数据。这种方法可以帮助企业更好地理解其数据，并做出更明智的决策。

实时数仓的流批一体的优势包括：

  1. 更快的数据处理速度：通过将实时数据和批量数据的处理过程统一起来，可以大大提高数据处理速度，从而更快地做出决策。
  2. 更好的数据一致性：通过将实时数据和批量数据的处理过程统一起来，可以确保数据的一致性，从而更好地理解数据。
  3. 更低的成本：通过将实时数据和批量数据的处理过程统一起来，可以大大降低数据处理成本，从而更好地控制企业的运营成本。

实时数仓的流批一体的应用场景包括：

  1. 用户行为分析：通过实时数仓的流批一体，企业可以更好地分析用户行为数据，从而更好地了解用户需求，提高产品和服务的质量和效率。
  2. 金融风险管理：通过实时数仓的流批一体，企业可以更好地分析金融数据，从而更好地管理金融风险，确保企业的财务健康。
  3. 智能制造：通过实时数仓的流批一体，企业可以更好地分析生产数据，从而更好地管理生产流程，提高生产效率和质量。

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  1. 腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw
  2. 腾讯云实时数据处理：https://cloud.tencent.com/product/stream
  3. 腾讯云数据集成：https://cloud.tencent.com/product/dts
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  5. 腾讯云数据报表：https://cloud.tencent.com/product/report
  6. 腾讯云数据存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
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  8. 腾讯云数据安全：https://cloud.tencent.com/product/dsa
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干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

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。

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基于Flink+Hive构建流批一体准实时数仓

本文整理自 Apache Flink Committer、阿里巴巴技术专家李劲松 在 InfoQ 技术公开课的分享，文章将分析当前离线数仓实时化的难点，详解 Flink 如何解决 Hive 流批一体准实时数仓的难题...文章大纲如下： 离线数仓实时化的难点 Flink 在流批一体的探索 构建流批一体准实时数仓应用实践 1 离线数仓实时化的难点 离线数仓 上图是一个典型的离线数仓，假设现在公司有一个需求，目前公司的数据量很大...数据湖 数据湖拥有不少的优点，原子性可以让我们做到准实时的批流一体，并且支持已有数据的修改操作。...3 构建流批一体准实时数仓应用实践 案例如下：通过 Flume 采集日志打点 Logs，计算各年龄层的 PV，此时我们存在两条链路： 一条是实时链路，通过输入访问日志，关联 Hive 的 User 表来计算出所需要的结果到业务...此时，整个流批一体准实时数仓应用基本算是完成啦。

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腾讯游戏广告流批一体实时湖仓建设实践

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？...流批一体实时湖仓”。...将这个具体实践的结果对照我们进行流批一体实时湖仓建设前预设的目标，发现都已经达成了：（1）存储层面流批一体，我们的批处理任务和流处理任务均是消费的同一张Iceberg表（此处为click表），不再需要两套存储系统支撑...总结及规划综上，可以看到腾讯游戏广告的数仓架构演进路径是：分别使用Spark、Hive构建离线数仓，使用Flink、Kafka构建实时数仓，这是典型的Lambda架构希望借助Kappa架构流批一体的观点优化...Lambda架构，分别在存储层面用Iceberg实现流批一体，在计算层面用Flink实现流批一体最后，结合Flink SQL和Iceberg构建流批一体实时湖仓，并在实践中落地了全链路展望未来，我们会在以下方面持续优化和跟进

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尘锋信息基于 Apache Paimon 的流批一体湖仓实践

摘要 尘锋信息基于 Apache Paimon 构建流批一体湖仓，主要分享： 整库入湖，TB 级数据近实时入湖 基于 Flink + Paimon 的数仓 批 ETL 建设 基于 Flink...+ StarRocks + K8S 实时数仓用于覆盖流（Flink） 和 微批（StarRocks），覆盖业务场景是 秒级 （流） 和 分钟（微批）低延迟的高价值报表需求 痛点 1、实时链路 SR 虽然有较好的流写能力...2、支持 批写 、批读 ，并且支持 （Flink、Spark、Hive 等多种批处理引擎） 3、支持 流写、流读 （结合Flink 的批处理，我们希望后期能够建设流批一体的数据仓库） 4、Paimon...Append-only 模型： 04 流批一体的数仓 ETL Pipeline 需求 1、满足 T+1 / 小时级 的离线数据批处理需求 2、满足 分钟级 的 准实时需求 3、满足 秒级的 实时需求...08 总结 以上就是 Apache Paimon 在尘锋的批流一体湖仓实践分享的全部内容，感谢大家阅读到这里。

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Flink1.12集成Hive打造自己的批流一体数仓

简介 小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设，关于实时数仓也进行过分享。...客观的说，我们当时做不到批流一体，小编当时的方案是将实时消息数据每隔15分钟文件同步到离线数据平台，然后用同一套SQL代码进行离线入库操作。...但是随着 Flink1.12版本的发布，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。...在 Flink中文网上，社区分享了阿里巴巴之信和天离两位同学关于建设 Flink 批流一体的实时数仓应用： ? 例如 Online 的一些数据，可以用 Flink 做 ETL，去实时的写入 Hive。

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实时数仓：实时数仓3.0的演进之路

带着上面的问题我们再来接着聊一聊最近一两年和实时数仓一样很火的另一个概念：批流一体。...对于批流一体的理解，笔者发现有很多种解读，比如有些业界前辈认为批和流在开发层面上都统一到相同的SQL上是批流一体，又有些前辈认为在计算引擎层面上批和流可以集成在同一个计算引擎是批流一体，比如Spark/...实时数仓2.0 笔者认为无论是业务SQL使用上的统一还是计算引擎上的统一，都是批流一体的一个方面。除此之外，批流一体还有一个最核心的方面，那就是存储层面上的统一。...实时数仓3.0 按照批流一体上面的探讨，如果计算引擎做到了批流一体的统一，就可以做到SQL统一、计算统一以及存储统一，这时就迈入实时数仓3.0时代。...对于以Spark为核心技术栈的公司来说，实时数仓2.0的到来就意味着3.0的到来，因为在计算引擎层面Spark早已做到批流一体。

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

为此，可通过建设实时数仓解决上述问题，实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求，依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术，兼具时效性和灵活性优势，可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。...• 二是降低企业成本，湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。...，以支持流读、批读等流批一体处理。...3.2 流批数据模型加工 实时数据通过实时入湖集中接入数据湖后，将转换成流批一体的数据格式，支持流批方式的读取和加工，针对实时数据模型构建过程中的数据依赖特点，实时数仓在数据资产模型的加工能力支持上有不同的侧重点...实时数仓基于流批一体数据集成，提升数据加工时效性，促进全行实时分析型应用架构的统一，对实时场景建设支撑等具有重要意义。

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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。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。 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

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。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。 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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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 ? ? ? ? ? ? ?...站在用户的角度来看 对于相同的指标，有离线的、实时的，而且部分场景下口径不能统一！ ? ? 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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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...RDDM 全称是 real-time detail data model - 实时明细数据模型，它涉及订单、流量、商品、用户等，是京东实时数仓的重要一环，服务了非常多的核心业务，例如黄金眼/商智、JDV

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基于 ClickHouse OLAP 的生态：构建基于 ClickHouse 计算存储为核心的“批流一体”数仓体系

Interpreter解释器的作用就像Service服务层一样，起到串联整个查询过程的作用，它会根据解释器的类型，聚合它所需要的资源。...5）Block ClickHouse内部的数据操作是面向Block对象进行的，并且采用了流的形式。...，决策支持与事务处理的不同优化需求、描述性建模与面向决策的信息处理的其他递归阶段的不同功能需求、不同计算架构层之间的应用范围区别，以及在全球 2000 强企业范围内经常发现的挑战。...ClickHouse OLAP 的生态相对于之前的 Hadoop 生态，性能提升了 10 倍以上，通过流批一体提供更稳定可靠的服务，使得业务决策更迅速，实验结论更准确。...存算分离的云原生数仓 ClickHouse 原始的设计和 Shard-Nothing 的架构，无法很好地实现秒级伸缩与 Join 的场景；实现存算分离的云原生数仓可以解决这个问题。

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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...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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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

之后定时调度Spark Batch Job进行数仓开发。最终按照实际业务需求或使用场景将数据Sink到合适的存储。...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。...也提供了基于最新文件的Raw Parquet 读优化查询。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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Flink 1.11：更好用的流批一体 SQL 引擎

许多的数据科学家，分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。...易用性的提升主要体现在以下几个方面： 更方便的追加或修改表定义 灵活的声明动态的查询参数 加强和统一了原有 TableEnv 上的 SQL 接口 简化了 connector 的属性定义 对 Hive 的...在 ETL 场景中，将多张表的数据合并到一张表，目标表的 schema 定义其实是上游表的合集，需要一种方便合并表定义的方式。...改为 true 只能使用 ALTER TABLE 这样的语句修改表的定义，从 1.11 开始，用户可以通过动态参数的形式灵活地设置表的属性参数，覆盖或者追加原表的 WITH (...)...，比如 schema 的易用性增强，Descriptor API 简化以及更丰富的流 DDL 将会是努力的方向，让我们拭目以待 ~

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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...，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...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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数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花？网易数帆实时数据湖Arctic的新探索

马进将流批一体划分为三个层次，分别是存储流批一体、开发流批一体和工具流批一体，并给出了这样一个等式： “存储流批一体 = 湖仓一体 = 基于数据湖实现所有数仓功能” 离线数仓存储从本质上来讲，对应的就是数据湖技术...4 流批一体的最终目标还有多远？ 对于网易数帆来说，湖仓一体（即存储的流批一体）是最终实现流批一体必经的一步，最终愿景是用一个逻辑一套代码去覆盖离线和实时两个场景。...把工具和团队统一之后，中台的模块如数据模型、数据资产、数据质量等等也都可以做流批一体了，从原先只有离线的功能，到具备实时功能，这被称为工具流批一体，更确切的说法是中台模块的流批一体，最终给前端业务呈现的就是实时数据中台...过去一年，围绕湖仓一体和流批一体话题，InfoQ 采访了数位大数据平台领域专家，虽然每家公司的解读和实现路径各有不同，但对于湖仓一体和流批一体未来长期的发展趋势基本能够达成一致。...，目前带领团队聚焦在流批一体、湖仓一体的平台方案和技术演进上。

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实时开发平台建设实践，深入释放实时数据价值丨 04 期直播回顾

三、基于数栈实时开发平台建设实时数仓 分享完实时数仓的建设方法论，接下来来为大家分享实时数仓的建设流程。...批流一体 支持 Flink 批流一体式采集 + 开发， 集成 Iceberg，赋能一体式湖仓建设模式。...促进数据规范 协助企业构建实时数仓，建设实时数据标准及规范。搭建一套实时任务调度、任务运行监控及实时任务可靠恢复机制于一体的实时数据平台，保障数据质量，提供统一标准的数据出口。...某国有专业经济信息服务机构 某证券客户 五、数栈批流一体架构解析 最后我们为大家介绍一段拓展资料，关于数栈批流一体架构的解析。...批流一体整体架构 批流一体核心价值 批流一体数据建设链路 批流一体采集技术架构 原文来源：VX 公众号 “数栈研习社” 开源项目库地址：https://github.com/DTStack

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基于Flink+ClickHouse打造轻量级点击流实时数仓

关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。...点击流及其维度建模 所谓点击流（click stream），就是指用户访问网站、App等Web前端时在后端留下的轨迹数据，也是流量分析（traffic analysis）和用户行为分析（user behavior...点击流数据一般以访问日志和埋点日志的形式存储，其特点是量大、维度丰富。以我们一个中等体量的普通电商平台为例，每天产生200+GB、十亿条左右的原始日志，埋点事件100+个，涉及50+个维度。...按照Kimball的维度建模理论，点击流数仓遵循典型的星形模型，简图如下。 点击流数仓分层设计 点击流实时数仓的分层设计仍然可以借鉴传统数仓的方案，以扁平为上策，尽量减少数据传输中途的延迟。...因此，我们采用了一种比较曲折的方法：将原表重命名，在所有节点上建立与原表schema相同的新表，将实时数据写入新表，同时用clickhouse-copier工具将历史数据整体迁移到新表上来，再删除原表。

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