批流一体化的难点 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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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？...其中批处理用于检查流的有效性（lambda），或者我们需要将所有内容都考虑为流（kappa）。但在战壕中，作为数据从业者，我们想要更多。...从 CSA 1.4 开始，SSB 允许运行查询以连接和丰富来自有界和无界源的流。SSB 可以从 Kudu、Hive 和 JDBC 源加入以丰富流。随着时间的推移，我们将继续添加更多有界的源和接收器。...例如，执行丰富的点击流分析，或将传感器数据与历史测量值结合起来。SSB 中的新 DDL 接口提供了从CDP 堆栈中的任何位置定义流和批处理源并使用连续 SQL 连接它们的功能。...而不必解析流数据的流水。

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构建技术中台——基于SQL的批流一体化ETL

本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。...目录： 1.SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性介绍 2.基于SparkSQL-Flow的批量分析框架 3.基于SparkStreaming SQL模式的流式处理支持 4.对于批流一体化...批是流的特例还是流是批的特例？ 1.从批的角度看，流是多个批次一份一份的进行。无限个这样批次构成整个流处理流程，类如SparkStreaming的处理模式； 2.从流的角度看，批是流的有限流处理。...四、对于批流一体化ETL的思考 Kettle ETL 工具提到 ETL 不得不提 Kettle。批、流、数据源、多样性大多数设计的ETL工具在他面前都相形见绌。...SparkSQL-Flow 是基于Spark架构，天生具有分布式、本地计算、完全SQL开发的批流一体化计算框架。

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Hadoop批流一体化处理：实时与离线作业融合

这促使我深入思考：Hadoop生态能否打破批流割裂的壁垒，实现真正的融合？本文将从实践角度出发，探讨Hadoop批流一体化的核心价值与落地挑战，分享我的真实项目洞见。...二、批流一体化：从概念到Hadoop生态的天然基因批流一体化并非新概念，但Hadoop的实现路径常被误解。许多人认为必须完全替换MapReduce（如转向Flink），实则不然。...五、Pipeline实战：用同一套代码驱动批与流许多团队误以为批流一体化必须重写所有逻辑，实则核心在于抽象层的巧设计。...”，其转化率提升27%——这背后正是Hadoop批流一体化的胜利。...推倒重来”，保护历史技术投资我的终极感悟：在Hadoop 3.x时代，批流一体化早已不是“能不能做”，而是“敢不敢做”。

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Flink 和 Pulsar 的批流融合

4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...该框架也使用流作为所有数据的统一视图，分层架构允许传统发布-订阅消息传递，用于流式工作负载和连续数据处理；并支持分片流（Segmented Streams）和有界数据流的使用，用于批处理和静态工作负载。...，将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。...通过 Pulsar 的 Segmented Streams 方法和 Flink 在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的几个步骤，可以应用多种方法融合两种技术，提供大规模的弹性数据处理。

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全新批流一体 Domino 架构终结“批流缝合”

前言数字洪流冲击下，企业实时数据需求已突破传统架构的承载极限。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。...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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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。...同时，九月底我们也发布了 1.6.2 版本，主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。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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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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批流一体 vs 流批一体：一字之差的技术鸿沟，如何选择？

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....流批一体（Streaming-Batch Unification）定义：基于单一引擎（如Flink）统一处理流与批数据，实现逻辑与代码的完全一致。...批流一体的实践痛点数据冗余：需同时维护Hive（批）与Kafka（流）两套存储，存储成本翻倍。延迟矛盾：批处理任务需等待全量数据就绪，无法满足低延迟需求。...流批一体的技术突破 Flink的革新：通过事件时间（Event Time）与Watermark机制，实现乱序数据精准处理。

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流批一体在京东的探索与实践

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。...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。...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。...目前主要基于社区的 1.12 版本进行了一些定制优化。 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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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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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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什么是批流统一的高效数据同步插件—FlinkX

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...目前流数据实时采集也支持了此功能，即在将源库数据写入目标库的过程中，将错误记录进行存储，以便后续分析数据同步过程中的脏数据，并进行处理。...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。

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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。...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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0基础学习PyFlink——流批模式在主键上的对比

假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。...，流处理处理有插入操作外，还有其他操作。...Sink表有主键由于Sink表设置了主键，于是流模式产生的更新和删除操作可以通过其找到对应项，就不会报错。 Mysql表无主键由于Mysql表没有主键，导致每次执行都会插入一批数据。...| 1 | | C | 2 | | E | 1 | +------+-------+ 10 rows in set (0.00 sec) 这从另外一个方面说明：**流模式产生的一系列操作...**比如之前的流操作实际产生了13个行为，而最终落到数据库里只有5条数据，且第二次操作也是插入了5条新的、最终的数据，这就说明中间的操作在同步给数据库之前已经做了合并处理。

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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...除了流任务，仅从支持的批任务来看，Flink 平台上的作业已经到达了一个比较大的规模。...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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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。...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。...Apache Flink主要从以下模块来实流批一体化： 1.SQL层：支持bound和unbound数据集的处理； 2.DataStream API层统一，批和流都可以使用DataStream ApI来开发...； 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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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。...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。...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。...，当使用temporal join时，整个Hive表会被缓存到Slot内存中，然后根据流中的数据对应的key与其进行匹配。

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从零开始学Flink：流批一体的执行模式

Flink的一个核心特性是其批流一体的架构设计，允许用户使用统一的API和执行引擎处理有界数据（批处理）和无界数据（流处理）。...1.14：增强了批处理模式的性能和功能Flink 1.20.1：进一步优化了批流一体架构，改进了执行模式的自动选择机制二、Execution Mode的技术原理1....批流一体的设计理念Flink的批流一体架构基于以下核心理念：统一的API：无论批处理还是流处理，都使用相同的DataStream API统一的状态管理：共享相同的状态后端和检查点机制统一的容错机制：...：明确设置为BATCH模式以获得最佳性能流处理作业：明确设置为STREAMING模式，确保低延迟九、总结与展望Flink的批流一体执行模式是大数据处理领域的一次重要创新，它消除了批处理和流处理之间的界限...未来，Flink将继续完善其批流一体架构，为大数据处理提供更加强大和灵活的解决方案。通过本文的学习，相信你已经对Flink的执行模式有了深入的理解。

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