首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

批流一体怎么设计

批流一体是指将批处理和实时流处理结合在一起的系统设计。批处理是指对大量数据进行批量处理,而实时流处理是指对实时数据进行处理。在设计批流一体系统时,需要考虑以下几个方面:

  1. 数据源:批流一体系统需要从多个数据源获取数据,包括数据库、文件、API等。需要确定数据源的类型和数据格式,并设计数据采集和清洗的过程。
  2. 数据存储:批流一体系统需要将处理后的数据存储到数据库或文件系统中,以便后续使用。需要选择合适的数据存储方案,并设计数据的导入和导出过程。
  3. 数据处理:批流一体系统需要对数据进行处理,包括数据转换、数据聚合、数据过滤等。需要设计数据处理的逻辑和算法,并选择合适的计算框架和工具。
  4. 任务调度:批流一体系统需要对任务进行调度,以确保任务按时执行。需要设计任务调度的策略和算法,并选择合适的调度框架和工具。
  5. 监控和告警:批流一体系统需要对系统进行监控和告警,以确保系统的稳定性和可靠性。需要设计监控和告警的策略和算法,并选择合适的监控和告警工具。

总之,设计批流一体系统需要综合考虑多个方面,并选择合适的技术和工具来实现系统的设计和开发。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

统一处理处理——Flink一体实现原理

这些都是处理有限数据的经典方式。而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? ?...这两个 API 都是批处理和处理统一的 API,这意味着在无边界的实时数据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和有限数据,并且不会牺牲性能。

3.6K20

统一处理处理——Flink一体实现原理

这些都是处理有限数据的经典方式。而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? ?...这两个 API 都是批处理和处理统一的 API,这意味着在无边界的实时数据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和有限数据,并且不会牺牲性能。

3.8K41

读Flink源码谈设计一体的实现与现状

版本 日期 备注 1.0 2022.3.16 文章首发 0.背景:Dataflow之前 在Dataflow相关的论文发表前,大家都往往认为需要两套API来实现计算和计算,典型的实现便是Lambda...Flink的实现 Flink比起其他的处理框架,更优在两点: 遵循Dataflow模型,在编程模型上统一一体 改进Chandy-Lamport算法,以更低的代价保证精准一次的实现 1.1 编程模型统一的背后...剩下的问题:数据来源不统一 上述衔接的前提是数据源被分为了数据源和数据源。那么口径便是不统一的,这会带来一些对接成本。...另外,Pravega这种以一体存储为设计目标的软件可能也是解决方案之一。 3. 小结 在本文中,笔者和大家一起了解了一体的来源,以及Flink社区在一体中做出的努力。...此外,我们也看到了有些问题并不是Flink这个框架可以解决的,需要整个大数据生态来一起演进,走向一体。 在文章的最后,感谢余空同学的交流与指导,我们一起写出了这篇文章。

11510

读Flink源码谈设计一体的实现与现状

版本日期备注1.02022.3.16文章首发0.背景:Dataflow之前在Dataflow相关的论文发表前,大家都往往认为需要两套API来实现计算和计算,典型的实现便是Lambda架构。...Flink的实现Flink比起其他的处理框架,更优在两点:遵循Dataflow模型,在编程模型上统一一体改进Chandy-Lamport算法,以更低的代价保证精准一次的实现1.1 编程模型统一的背后编程模型的统一具体体现在...剩下的问题:数据来源不统一上述衔接的前提是数据源被分为了数据源和数据源。那么口径便是不统一的,这会带来一些对接成本。...另外,Pravega这种以一体存储为设计目标的软件可能也是解决方案之一。3. 小结在本文中,笔者和大家一起了解了一体的来源,以及Flink社区在一体中做出的努力。...此外,我们也看到了有些问题并不是Flink这个框架可以解决的,需要整个大数据生态来一起演进,走向一体。在文章的最后,感谢余空同学的交流与指导,我们一起写出了这篇文章。

19300

前沿 | 一体的一些想法

❝每家数字化企业在目前遇到一体概念的时候,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 到底什么是一体的来源?的来源? 为什么要做一体? 从 数据开发的现状出发 探索理想中的一体能力支持 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:是在式存储、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: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 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

1.8K40

大数据架构如何做到一体

,随后将相同的计算逻辑分别在系统中实现,并且在查询阶段合并的计算视图并展示给用户。...融合的 Lambda 架构 针对 Lambda 架构的问题3,计算逻辑需要分别在框架中实现和运行的问题,不少计算引擎已经开始往统一的方向去发展,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 同时计算计算和计算并合并视图,Kappa 只会通过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 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 一体计算引擎

1.6K21

一体在京东的探索与实践

01 整体思考 提到一体,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的数据处理需求是最理想的情况,即一体。此外我们认为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统一的存储。我们选择了 Iceberg 作为统一的存储,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,然后分别指定任务相关的配置,最后发布成两个任务...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 一体化的建设。

77140

Flink 一体在 Shopee 的大规模实践

平台在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 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,数仓是一个一体发挥重要作用的领域。...上面介绍的都是 Shopee 内部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 的一体,未来会使用的更广泛。...04 平台在一体上的建设和演进 最后我想介绍一下我们 Flink 平台在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 任务的推广,探索更多一体的业务场景。同时跟社区一起,在合适的场景下,加速用户向 SQL 和一体的转型。

44340

干货|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,离线数据、实时数据)和不同计算引擎(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一体近实时数仓的可能性和思路。...03 一体 按照上述思路建设的近实时数仓同时还实现了一体:批量任务和任务存储统一(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)。...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,四方面的统一保证任务和任务的数据结果一致性。

4.9K20

一体数据交换引擎 etl-engine

计算与计算对比 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; 计算非实时、高延迟,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; 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。...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。 计算的任务是一次性完成即结束。...,然后将消息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关联后转换成一个大宽表的场景。...支持消息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计算查询。 融合查询语法遵循ANSI SQL标准。

641180

CSA1.4:支持SQL一体

这使客户能够创建独特的 ETL 、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的有效性(lambda),或者我们需要将所有内容都考虑为(kappa)。 但在战壕中,作为数据从业者,我们想要更多。...我们希望能够以简单的方式轻松整合现有企业数据源和高速/低延迟数据。我们需要灵活地处理批处理 API 和 API 以及无缝读取和写入它们的连接性。...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。SSB 可以从 Kudu、Hive 和 JDBC 源加入以丰富。随着时间的推移,我们将继续添加更多有界的源和接收器。...分布式实时数据仓库——通过物化视图将数据作为事实与批量数据作为维度进行连接。例如,执行丰富的点击分析,或将传感器数据与历史测量值结合起来。

64210

腾讯游戏广告一体实时湖仓建设实践

对应到计算代码就是即使主要计算逻辑一致,分组字段中的“时间窗口”也是不同的,所以只能复用主要的计算逻辑,代码并不是完全相同(3)存储和计算层面一体,兼具上述两者的优点3.1 存储层面一体存储层面一体需要有满足上述需求的存储技术支持...3.3 存储及计算层面一体实践上述两种对Lambda架构的改进分别只在存储或计算层面做了的统一,而我们的最终目标是希望能够在存储及计算层面均实现一体,将整体优势最大化,也才能称之为真正的“...一体实时湖仓”。...但是现在我们消费的数据是放在Iceberg中的,Iceberg在设计时并没有特意考虑FIFO的特性,所以这个问题要怎么解决呢?...Lambda架构,分别在存储层面用Iceberg实现一体,在计算层面用Flink实现一体最后,结合Flink SQL和Iceberg构建一体实时湖仓,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

1.2K40

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

例如,多个可以通过 Union、Join 或 Connect 等操作合到一起。这些操作合并的逻辑不同,但是它们最终都会产生了一个新的统一的,从而可以进行一些跨的操作。...l最后, DataStream 还支持与合并对称的拆分操作,即把一个按一定规则拆分为多个(Split 操作),每个是之前的一个子集,这样我们就可以对不同的作不同的处理。...connect: connect提供了和union类似的功能,用来连接两个数据,它与union的区别在于: connect只能连接两个数据,union可以连接多个数据。...connect所连接的两个数据的数据类型可以不一致,union所连接的两个数据的数据类型必须一致。...        //5.execute         env.execute();     } } ​​​​​​​split、select和Side Outputs API Split就是将一个分成多个

54220
领券