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:
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。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势,但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一,导致系统和研发重复投入,在这之上的数据模型、代码也不能统一;其次是缺少数据治理,实时数据通常没有纳入数据中台管理,没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题,网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍,Arctic 具备实时数据更新和导入的能力,能够无缝对接数据中台,将数据治理带入实时领域,同时支持批量查询和增量消费,可以做到流表和批表的一体。
流批一体是一种架构思想,这种思想说的是同一个业务,使用同一个sql逻辑,在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。
随着整体行业的数字化转型不断深入以及技术能力的不断提高,传统的 T+1 式(隔日)的离线大数据模式越来越无法满足新兴业务的发展需求,开展实时化的大数据业务,是企业深入挖掘数据价值的一条必经之路。
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求,因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下,这是典型的Lambda架构,存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下,我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践,已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力,我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL,存储层面统一于Iceberg。
湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台,本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建,湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化,项目所用到的技术组件都从基础搭建开始,目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通,实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题,分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析,后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。
传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景,我们一般又可以分为两类,一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级;另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求,一般分钟级别,比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层,数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等,直接提供应用查询或者多维分析。
采访嘉宾|王峰(莫问) 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一,Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎,同时支持流批执行模式,并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年,它被接纳为 Apache 孵化器项目,仅仅几个月后,它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说,阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量,阿里从 2015 年开始调研 Flink,并于 2016 年第一次在搜
以Hudi、Iceberg、Paimon这几个框架为例,它们支持高效的数据流/批读写、数据回溯以及数据更新。具备一些传统的实时和离线数仓不具备的特性,主要有几个方面:
进入大数据时代,大数据存储的解决方案,往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库,到大数据环境下的数据仓库,其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲,大数据环境下的数据仓库。
在数字化转型驱动下,实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式,难于满足“T+0”等高时效场景需求;依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式,无法沉淀实时数据资产,存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
朋友圈很多朋友都看了,观众人数第一天还挺多,第二天大家好像热性消退,观看人减少了很多。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓,将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗,甚至导致重复开发。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
嘉宾 | 付海涛 编辑 | 贾亚宁 Apache Flink 功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。事实证明,Flink 已经可以扩展到数千核心,其状态可以达到 TB 级别,且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。出于对云原生和 Flink 之间的关系,以及最新提出的流式数仓这个概念的好奇,我们特意邀请了付海涛老师。 付海涛老师目前在京东担任资深技术专家,日常工作包含 Flink 引擎的优化增强、容器环境任务的优化和智能运维等,一起来看看他的独家理解吧。 一、如何快速恢复作业 我们日常的工作中,
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构,能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据,做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据,达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中,为满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。
大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据湖之后,大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据?数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象?今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
2023 DAMS中国数据智能管理峰会-上海站将于3月31日盛大举办,峰会设置了大数据、数据治理&数据资产管理、信创数据库、信创运维、金融&运营商等五大主题专场,与大家一起探索大数据与云原生强强联合的方式,挖掘由此激发的软件发展和技术进步。其中,腾讯实时湖仓团队负责人邵赛赛老师将分享《实时湖仓一体在腾讯的实践落地》,内容概要提前剧透: 实时湖仓一体在腾讯的实践落地 议题要点及收获: 湖仓一体技术可以为业务带来原先Hadoop数仓所无法提供的能力,包括流批一体架构、行级更新、schema evolutio
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析,对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。
8 月 27 日,ChunJun 社区联合 OceanBase 社区举办开源线下 Meetup,围绕「构建新型的企业级数仓解决方案」主题,多位技术大牛和现场爱好者汇聚一堂,畅所欲言。
8月27日,ChunJun社区联合OceanBase社区举办开源线下Meetup,围绕「构建新型的企业级数仓解决方案」主题,多位技术大牛和现场爱好者汇聚一堂,畅所欲言。
❝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。 ❞
1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。
7月28日,以“数智进化,现在即未来”为主题的袋鼠云2022产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从“数字化基础设施供应商”,升级为“全链路数字化技术与服务提供商”,并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台“数栈DTinsight”和极速湖仓引擎“数驹DTengine”。
数据湖是一种存储系统,底层包括不同的文件格式及湖表格式,可存储大量非结构化和半结构化的原始数据。
机器之心发布 机器之心编辑部 国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本,让数据智能触手可及。 湖仓一体作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的,国产唯一的开源数据湖存储框架,并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求,深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现
尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商,致力于成为全行业首席私域运营与管理专家,帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式,助力企业实现高质量发展。
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建,公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul,打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构,服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业,提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案,致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务,服务新基建,让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证,荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右,年营收近千万。
本内容由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业国产化优秀代表厂商”评选。
作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变,但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起,到流批一体在企业内部的落地,再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓,Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易,Flink 到底是如何做到的?其背后的推动力是什么?凭什么受到全球企业和开发者的青睐?带着这
Flink Forward Asia 2022 将于 11 月 26-27 日在线上举办,议程内容正式上线! 今年是 Flink Forward Asia(下文简称 FFA)落地中国的第五个年头,也是 Flink 成为 Apache 软件基金会顶级项目的第八年。过去这几年,Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地。伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为流处理的领军角色和事实标准。 作为开源大数据领域
Flink Forward Asia 2022 将于 11 月 26-27 日在线上举办,议程内容正式上线! 今年是 Flink Forward Asia(下文简称 FFA)落地中国的第五个年头,也是 Flink 成为 Apache 软件基金会顶级项目的第八年。过去这几年,Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地。伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为流处理的领军角色和事实标准。 作为开源大数据领
摘要:本文整理自 Shopee 研发专家李明昆,在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求,从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14,累计已升级更新了 6 个大的版本,目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务,日均处理 10 万亿 + 的消息,并在国内外搭建了 10+ 集群。
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、一个逻辑。
为适应数据应用需求,大数据平台架构持续演进,历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年,湖仓一体概念提出,湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性,将成为大数据平台的主流架构。
本文目录: 一、什么是数据湖 二、数据湖的发展 三、数据湖有哪些优势 四、数据湖应该具备哪些能力 五、数据湖的实现遇到了哪些问题 六、数据湖与数据仓库的区别 七、为什么要做数据湖?区别在于? 八、数据湖挑战 九、湖仓一体 十、目前有哪些开源数据湖组件 十一、三大数据湖组件对比
对比太过朴素的 Hive,兼容性不足的 THive,Iceberg 湖格式带来了极致的灵活性,给我们业务实现方案带来了新的优雅的解决思路。当前实验平台增量存储预算都已经收敛在 Iceberg 库上(20PB+),会逐步迁移“年久失修”的 THive,全面拥抱湖仓格式。
导语 | 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯云,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深,为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 (作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队) 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含以下几
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构,大致可以分为采集传输层、数据处理层,以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性,数据处理层是由以实时为主,以离线兜底的两条链路组成,即我们熟知的批流双链路。
2022 年 11 月 26-27 日,Flink Forward Asia(FFA)峰会成功举行。Flink Forward Asia 是由 Apache 软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会,是目前国内最大的 Apache 顶级项目会议之一,也是 Flink 开发者和使用者的年度盛会。由于疫情原因,本届峰会仍采用线上形式。此外,本次峰会上还举行了第四届天池实时计算 Flink 挑战赛的颁奖仪式,4346 支参赛队伍中共有 11 支队伍经过层层角逐脱颖而出,最终收获了奖项。 FFA 大会照例总结了
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
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