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

批流一体数仓的问题

批流一体数仓是一种数据仓库解决方案,它将批处理数据仓库和实时流处理数据仓库整合在一起,以实现更高效的数据处理和分析。

批流一体数仓的优势在于能够同时处理批处理和实时流数据,从而实现更高效的数据处理和分析。它可以应用于各种场景,例如金融、电信、制造业等。

批流一体数仓的应用场景包括:

  1. 金融行业:可以用于风险控制、信用评估、欺诈检测等。
  2. 电信行业:可以用于用户行为分析、网络流量优化、信令分析等。
  3. 制造业:可以用于生产过程监控、设备维护、质量控制等。

腾讯云推荐的相关产品是云产品,可以提供批流一体数仓的解决方案。具体产品介绍链接地址为:https://cloud.tencent.com/product/cfs

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Flink on Hive构建一体

Flink使用HiveCatalog可以通过或者方式来处理Hive中表。...这就意味着Flink既可以作为Hive一个批处理引擎,也可以通过处理方式来读写Hive中表,从而为实时数应用和一体落地实践奠定了坚实基础。...值得注意是,当以方式读取Hive表时,该参数默认值是1m,即1分钟。当temporal join时,默认值是60m,即1小时。...Temporal Join最新分区 对于一张随着时间变化Hive分区表,Flink可以读取该表数据作为一个无界。...,一定要确保TMtask Slot 大小能够容纳维表数据量; 2.推荐将streaming-source.monitor-interval和lookup.join.cache.ttl值设为一个较大

3.7K42

Flink1.12集成Hive打造自己一体

客观说,我们当时做不到一体,小编当时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版本发布,Flink使用HiveCatalog可以通过或者方式来处理Hive中表。...这就意味着Flink既可以作为Hive一个批处理引擎,也可以通过处理方式来读写Hive中表,从而为实时数应用和一体落地实践奠定了坚实基础。...二是利用 Flink 来读写 Hive 表。 HiveCatalog设计提供了与 Hive 良好兼容性,用户可以”开箱即用”访问其已有的 Hive 。...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 一体实时数应用: ? 例如 Online 一些数据,可以用 Flink 做 ETL,去实时写入 Hive。

1.1K11

干货|一体Hudi近实时数实践

笔者基于对开源数据湖组件Hudi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可能性和思路。...Hudi摄取(实时获取数据) 建设近实时数、近实时OLAP,高时效满足业务对数据需求,依赖于数据实时摄取。数据从业务库实时同步到内是必须要解决问题。...03 一体 按照上述思路建设近实时数同时还实现了一体: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...业务需求使用同一套加工逻辑开发代码,按照加工时效粒度分为两类加工,在统一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数据结果一致性。...将传统数据仓库统一建模和分层设计思路与实时技术结合,建设近实时数据,降低数据延迟,提升数据传输能力和数据分析能力。

5.3K20

腾讯游戏广告一体实时湖建设实践

综上所述,Lambda架构和Kappa架构各自都有一些比较显著缺陷,所以我们综合参考了两种架构来实现我们一体。...一体实时湖建设实践在具体展开之前,从结果导向出发,先明确下我们期望一体最后实现效果是什么。从大方面来说,大数据技术要回答两个问题是:(1)海量数据如何存储?(2)海量数据如何计算?...3.2 计算层面一体对于计算层面一体问题,上文提到希望寻找一个实现了Dataflow模型计算引擎去统一处理批处理层和处理层数据计算,因此Flink就成为了最佳技术选型。...一体实时湖”。...总结及规划综上,可以看到腾讯游戏广告架构演进路径是:分别使用Spark、Hive构建离线,使用Flink、Kafka构建实时数,这是典型Lambda架构希望借助Kappa架构一体观点优化

1.4K41

基于 ClickHouse OLAP 生态:构建基于 ClickHouse 计算存储为核心一体体系

5)Block ClickHouse内部数据操作是面向Block对象进行,并且采用了形式。...例如,查询"统计每个广告平台记录"需要读取一个"广告平台ID"列,该列占用未压缩1个字节。 如果大部分流量不是来自广告平台,您可以预期此列压缩率至少为10倍。...典型问题场景 使用原生 ClickHouse,在大数据量时候会发生很多问题: 1.稳定性:ClickHouse 原始稳定性并不好,比如说:在高频写入场景下经常会出现 too many part...ClickHouse OLAP 生态相对于之前 Hadoop 生态,性能提升了 10 倍以上,通过一体提供更稳定可靠服务,使得业务决策更迅速,实验结论更准确。...存算分离云原生 ClickHouse 原始设计和 Shard-Nothing 架构,无法很好地实现秒级伸缩与 Join 场景;实现存算分离云原生可以解决这个问题

1.1K30

尘锋信息基于 Apache Paimon 一体实践

摘要 尘锋信息基于 Apache Paimon 构建一体,主要分享: 整库入湖,TB 级数据近实时入湖 基于 Flink + Paimon ETL 建设 基于 Flink...+ Paimon ETL 建设 OLAP 与数据地图 01 尘锋信息介绍 尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态一站式私域运营管理解决方案供应商,...,但不支持读,不便于依赖复用,每层之间使用Apache Kakfa对接,又造成较大 开发维护成本 2、实时链路使用SR微调度处理 会导致非常高资源占用导致 OLAP 慢查 甚至稳定性问题 3...Append-only 模型: 04 一体 ETL Pipeline 需求 1、满足 T+1 / 小时级 离线数据批处理需求 2、满足 分钟级 准实时需求 3、满足 秒级 实时需求...08 总结 以上就是 Apache Paimon 在尘锋一体实践分享全部内容,感谢大家阅读到这里。

3.4K40

基于Flink+Hive构建一体准实时数

本文整理自 Apache Flink Committer、阿里巴巴技术专家李劲松 在 InfoQ 技术公开课分享,文章将分析当前离线实时化难点,详解 Flink 如何解决 Hive 一体准实时数难题...文章大纲如下: 离线实时化难点 Flink 在一体探索 构建一体准实时数应用实践 1 离线实时化难点 离线 上图是一个典型离线,假设现在公司有一个需求,目前公司数据量很大...数据湖 数据湖拥有不少优点,原子性可以让我们做到准实时一体,并且支持已有数据修改操作。...2 Flink 在一体探索 统一元数据 Flink 一直持续致力于离线和实时统一,首先是统一元数据。...此时,整个一体准实时数应用基本算是完成啦。

2K31

问题思考

1、数据开发相关问题1.1、数据研发效能评估标准是什么,有哪些方法来帮助提升研发效率?1.2、针对业务调整频繁场景,比如维度信息经常发生变动,如何减少数据链路调整成本(如逻辑调整、数据回刷)?...1.3、数据质量保障方面的解决方案及告警、误差情况,问题感知和定位时长情况?2、建模相关2.1、模型好坏有评价标准吗?有哪些评价维度?如何持续化治理?...2.2 数据一致性问题3、产品相关3.1.关于用户体验事情如何设计和落地?评价用户体验指标如何设计、数据运营以及数据治理是如何组织推进、需求发现和受理有什么原则和方法?...3.2.有哪些典型场景(最重要场景是什么)?不同场景策略有何异同?3.3.产品或解决方案使用情况怎么样?如何衡量好坏效果?4、组织架构:4.1.团队组织结构划分?有哪几个方向?各自规模如何?...各自工作目标是什么?4.2.演进路径有哪些特征,即有没有什么代表性特征事件?组织结构做过哪些调整?5、职业规划5.1、工程师成长脉络图,或者说知识架构图?

41560

统一处理处理——Flink一体实现原理

批处理是处理一种非常特殊情况。在处理中,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 都是批处理和处理统一 API,这意味着在无边界实时数据和有边界历史记录数据流上,关系型 API 会以相同语义执行查询,并产生相同结果。...Table API / SQL 正在以统一方式成为分析型用例主要 API。 DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道主要API。...TeraSort 本质上是分布式排序问题,它由以下几个阶 段组成: (1) 读取阶段:从 HDFS 文件中读取数据分区; (2) 本地排序阶段:对上述分区进行部分排序; (3) 混洗阶段:将数据按照 key...相反,MapReduce、Tez 和 Spark 是基于,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。

4.1K41

统一处理处理——Flink一体实现原理

批处理是处理一种非常特殊情况。在处理中,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 都是批处理和处理统一 API,这意味着在无边界实时数据和有边界历史记录数据流上,关系型 API 会以相同语义执行查询,并产生相同结果。...Table API / SQL 正在以统一方式成为分析型用例主要 API。 DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道主要API。...TeraSort 本质上是分布式排序问题,它由以下几个阶 段组成: (1) 读取阶段:从 HDFS 文件中读取数据分区; (2) 本地排序阶段:对上述分区进行部分排序; (3) 混洗阶段:将数据按照 key...相反,MapReduce、Tez 和 Spark 是基于,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。

3.7K20

一体技术框架探索及在袋鼠云栈中实践

二、栈在一体演进 随着客户体量增大,客户需求逐步增加,面对PB级别的数据和数据处理需求,栈技术团队面临越来越多挑战,在这个过程中逐步完善了架构体系。...从2017年基于传统架构批处理经过4年迭代到基于混合架构一体,如图: ​ 一体架构混合数演进过程示意图 1....为应对这种变化,栈技术团队结合当时主流大数据处理技术,在原有的HIVE上,增加了当时最先进一体计算引擎Spark来加快离线计算性能。...FlinkX在数栈中实现一体流程图 3. 一体在数实践 下面结合架构图场景讲述下一体做法。 ​...提升数据计算结果质量 高质量、高准确度数据有利于企业做优秀决策,栈基于混合架构一体将计算引擎进行了统一,解决了不同引擎两套代码之间SQL逻辑不能复用问题,让数据在一致性和质量上得到了保障

5.5K60

前沿 | 一体一些想法

❝每家数字化企业在目前遇到一体概念时候,都会对这个概念抱有一些疑问,到底什么是一体?这个概念来源?这个概念能为用户、开发人员以及企业带来什么样好处?跟随着博主理解和脑洞出发吧。...❞ 前言 到底什么是一体来源?来源? 为什么要做一体? 从 数据开发现状出发 探索理想中一体能力支持 最终到落地 go!!! ? ? ? ? ? ? ?...n 年前引擎能力(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、处理引擎能力支持角度提出 ? ?...近几年引擎能力(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、处理引擎能力支持角度提出 ? ? ? ? ? ? ?...站在用户角度来看 对于相同指标,有离线、实时,而且部分场景下口径不能统一! ? ? 博主理解一体更多是站在平台能力支持角度上 所以这里重点说明引擎 + 工具链上期望 ? ? ?

1.9K40

一体在京东探索与实践

01 整体思考 提到一体,不得不提传统大数据平台 —— Lambda 架构。...通过一套数据链路来同时满足数据处理需求是最理想情况,即一体。此外我们认为一体还存在一些中间阶段,比如只实现计算统一或者只实现存储统一也是有重大意义。...因此对于这类需求,只实现计算统一也是可行。通过计算统一去降低用户开发及维护成本,解决数据口径不一致问题。 在一体技术落地过程中,面临挑战可以总结为以下 4 个方面: 首先是数据实时性。...在兼容批处理能力方面,我们主要进行了以下三个方面的工作: 第一,复用离线 Hive 表。...离线数据加工基本是以 Hive/Spark 结合调度模式,以上图中居中图为例,数据加工被分为 4 个阶段,分别对应 BDM、FDM、GDM 和 ADM 层。

88341

Flink一体 | 青训营笔记

Flink如何做到一体 一体理念 2020年,阿里巴巴实时计算团队提出“一体理念,期望依托Flink框架解决企业数据分析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、...一套班子:统一开发人员角色,现阶段企业数据分析有两个团队,一个团队负责实时开发,一个团队负责离线开发,在一体理念中,期望促进两个团队融合。...一体理念即使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数据计算和计算,进而保证处理过程与结果一致性。...何时需要一体 举例: 在抖音中,实时统计一个短视频播放量、点赞,也包括抖音直播间实时观看人数等() 在抖音中,按天统计创造者一些数据信息,比如昨天播放量有多少、评论量多少、广告收入多少(...反欺诈 基于规则监控报警 流式Pipeline 数据ETL 实时搜索引擎索引 批处理&处理分析 网络质量监控 消费者实时数据分析 Flink电商流一体实践 目前电商业务数据分为离线和实时数建设

10710

Flink 一体在 Shopee 大规模实践

从 Shopee 内部业务场景来看,是一个一体发挥重要作用领域。...目前,业内还没有这样一个端到端流式成熟解决方案,大部分都是通过一些纯方案 + 离线方案 + 交互式查询方案叠加起来达到近似效果。...上面介绍都是 Shopee 内部一体应用场景一些例子,我们内部还有很多团队也正在尝试 Flink 一体,未来会使用更广泛。...04 平台在一体建设和演进 最后我想介绍一下我们 Flink 平台在一体建设和演进。其实在上面介绍中,已经展示了不少平台功能。...我们会加大 Flink 任务推广,探索更多一体业务场景。同时跟社区一起,在合适场景下,加速用户向 SQL 和一体转型。

60740

OnZoom基于Apache Hudi一体架构实践

之后定时调度Spark Batch Job进行数开发。最终按照实际业务需求或使用场景将数据Sink到合适存储。...存储方式不支持CDC(Change Data Capture),所以只支持离线•因为安全要求,有时需求删除或更新某个客户数据时,只能全量(或指定分区)计算并overwrite。...2.2 Apache Hudi 我们需要有一种能够兼容S3存储之后,既支持大量数据批处理又支持增加数据处理数据湖解决方案。...也提供了基于最新文件Raw Parquet 读优化查询。从而实现一体架构而不是典型Lambda架构。...总结 我司基于Hudi实现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

1.4K40

Flink 1.11:更好用一体 SQL 引擎

易用性提升主要体现在以下几个方面: 更方便追加或修改表定义 灵活声明动态查询参数 加强和统一了原有 TableEnv 上 SQL 接口 简化了 connector 属性定义 对 Hive ...在 ETL 场景中,将多张表数据合并到一张表,目标表 schema 定义其实是上游表合集,需要一种方便合并表定义方式。...多属性策略 有的小伙伴会问,原表和新表属性只是新增或追加吗?如果我想覆盖或者排除某些属性该如何操作?这是一个好问题,Flink LIKE 语法提供了非常灵活表属性操作策略。...改为 true 只能使用 ALTER TABLE 这样语句修改表定义,从 1.11 开始,用户可以通过动态参数形式灵活地设置表属性参数,覆盖或者追加原表 WITH (...)...,比如 schema 易用性增强,Descriptor API 简化以及更丰富 DDL 将会是努力方向,让我们拭目以待 ~

1.6K11

面试——连续登录问题

Hi, 我是小萝卜算子 一、简介 连续登录问题,是一个经典sql,本文从易到难,简单拓展,有更好方法同学,欢迎私下交流 二、表结构(去过重) CREATE TABLE `user_login`(...天,所以可以采用主键自关联方法,过滤条件为副表ul2登录时间在主表登录时间和主表登录时间减去两天区间内 2:然后根据主表id,和登录时间分组,分组后数量正好是3天,说明连续三天时间都有登录 3:...天,所以可以采用lag(lead)方法,求出前面第二个日期与当前日期差 2:根据步骤一结果,判断如果日期差等于2,则是连续登录 3:根据步骤二结果过滤分组,获取结果 方法四: 比对相邻数据日期,...连续登录问题,其实可扩展为划分组别的问题 如果是时间不固定,比如求每个用户最大连续登录天数,那么方法一和三就失效了 如果仅仅是题目要求,求固定连续登录天数,那么个人更倾向于方法三 方法四扩展性更强,...聪明你想到了吗。。。。

1K30

面试——日期交叉问题

Hi, 我是小萝卜算子 一、简介 日期交叉去重问题,是一个经典sql,本文以一个电脑品牌促销例子从不同角度来看待解析这个问题,有更好方法同学,欢迎私下交流......,利用窗口函数max,找出连续打折日期分隔基准线 4:根据品牌和基准线分组,计算出每段打折天数 5:根据品牌分组,计算出每个品牌总打折天数 方法二:根据促销开始时间排序,手工修改下次促销开始时间...2:比较此次促销开始日期与步骤一获得结束日期,如果开始日期比结束日期小或者相等,那么以步骤一获得日期加一天作为此次促销开始日期,反之,记当前记录开始日期为本次促销开始日期 3:过滤掉开始日期大于结束日期数据...,展开促销开始和结束日期 2:根据品牌和日期去重 3:根据品牌分组,count获得最终促销天数 五、拓展 1:本文从3个方向去解析交叉日期去重,以后碰到交叉问题,都可以迎刃而解 2:方法一是直接拆分开始结束日期...max,规避了日期交叉 5:对类似问题,如果数据量小的话,个人更倾向于方法三,简单明了,易于理解 六、想一想 方法一中第一次排序,为什么要concat(dt,flag),而后面的排序仅仅使用dt就行了呢

71220

大数据架构如何做到一体

融合 Lambda 架构 针对 Lambda 架构问题3,计算逻辑需要分别在框架中实现和运行问题,不少计算引擎已经开始往统一方向去发展,例如 Spark 和 Flink,从而简化lambda...Kappa+ Kappa+是 Uber 提出流式数据处理架构,它核心思想是让计算框架直读 HDFS类数据,一并实现实时计算和历史数据 backfill 计算,不需要为 backfill 作业长期保存日志或者把数据拷贝回消息队列...Kappa+ 将数据任务分为无状态任务和时间窗口任务,无状态任务比较简单,根据吞吐速度合理并发扫描全量数据即可,时间窗口任务原理是将数据按照时间粒度进行分区存储,窗口任务按时间序一次计算一个 partition...事实上,Uber 开发了Apache hudi 框架来存储数据,hudi 支持更新、删除已有 parquet 数据,也支持增量消费数据更新部分,从而系统性解决了问题2存储问题。...图4 Kafka + Flink + ElasticSearch混合分析系统 Lambda plus:Tablestore + Blink 一体处理框架 Lambda plus 是基于 Tablestore

1.7K21
领券