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:
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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。...,一定要确保TM的task Slot 大小能够容纳维表的数据量; 2.推荐将streaming-source.monitor-interval和lookup.join.cache.ttl的值设为一个较大的数
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。...二是利用 Flink 来读写 Hive 的表。 HiveCatalog的设计提供了与 Hive 良好的兼容性,用户可以”开箱即用”的访问其已有的 Hive 数仓。...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。
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。...Hudi摄取(实时获取数据) 建设近实时数仓、近实时的OLAP,高时效的满足业务对数据的需求,依赖于数据的实时摄取。数据从业务库实时同步到仓内是必须要解决的问题。...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...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。...将传统数据仓库统一建模和分层设计的思路与实时技术结合,建设近实时数据数仓,降低数据延迟,提升数据传输能力和数据分析能力。
综上所述,Lambda架构和Kappa架构各自都有一些比较显著的缺陷,所以我们综合参考了两种架构来实现我们的流批一体数仓。...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?...3.2 计算层面流批一体对于计算层面流批一体的问题,上文提到希望寻找一个实现了Dataflow模型的计算引擎去统一处理批处理层和流处理层的数据计算,因此Flink就成为了最佳的技术选型。...流批一体实时湖仓”。...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
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...+ Paimon 的数仓 流 ETL 建设 数仓 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的一站式私域运营管理解决方案供应商,...,但不支持流读,不便于数仓依赖复用,每层之间使用Apache Kakfa对接,又造成较大的 开发维护成本 2、实时链路使用SR微批调度处理 会导致非常高的资源占用导致 OLAP 慢查 甚至稳定性问题 3...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。
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。...例如,查询"统计每个广告平台的记录数"需要读取一个"广告平台ID"列,该列占用未压缩的1个字节。 如果大部分流量不是来自广告平台,您可以预期此列的压缩率至少为10倍。...典型问题场景 使用原生的 ClickHouse,在大数据量的时候会发生很多问题: 1.稳定性:ClickHouse 的原始稳定性并不好,比如说:在高频写入的场景下经常会出现 too many part...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。
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。...2 Flink 在批流一体上的探索 统一元数据 Flink 一直持续致力于离线和实时的统一,首先是统一元数据。...此时,整个流批一体准实时数仓应用基本算是完成啦。
1、数据开发相关问题1.1、数据研发效能的评估标准是什么,有哪些方法来帮助提升研发效率?1.2、针对业务调整频繁的场景,比如维度信息经常发生变动,如何减少数据链路的调整成本(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、仓模型的好坏有评价标准吗?有哪些评价的维度?如何持续化治理?...2.2 数据一致性问题3、产品相关3.1.关于用户体验的事情如何设计和落地的?评价用户体验的指标如何设计、数据运营以及数据治理是如何组织推进的、需求发现和受理有什么原则和方法?...3.2.有哪些典型场景(最重要的场景是什么)?不同场景的策略有何异同?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.团队的组织结构划分?有哪几个方向?各自规模如何?...各自工作的目标是什么?4.2.演进路径有哪些特征,即有没有什么代表性的特征事件?组织结构做过哪些调整?5、职业规划5.1、数仓工程师成长的脉络图,或者说知识架构图?
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。...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。
二、数栈在流批一体数仓上的演进 随着客户体量增大,客户需求逐步增加,面对PB级别的批数据和流数据的处理需求,数栈技术团队面临越来越多的挑战,在这个过程中逐步完善了数栈数仓架构体系。...从2017年的基于传统架构的批处理经过4年迭代到基于混合架构的流批一体数仓,如图: 数栈流批一体架构混合数仓演进过程示意图 1....为应对这种变化,数栈技术团队结合当时主流大数据处理技术,在原有的HIVE数仓上,增加了当时最先进的流批一体计算引擎Spark来加快离线计算性能。...FlinkX在数栈中实现流批一体流程图 3. 数栈流批一体在数仓上的实践 下面结合架构图场景讲述下数栈流批一体的做法。 ...提升数据计算结果质量 高质量、高准确度的数据有利于企业做优秀的决策,数栈基于混合架构的流批一体数仓将计算引擎进行了统一,解决了不同引擎两套代码之间的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
❝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 ? ? ?
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。...因此对于这类需求,只实现计算统一也是可行的。通过计算统一去降低用户的开发及维护成本,解决数据口径不一致的问题。 在流批一体技术落地的过程中,面临的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,复用离线数仓中的 Hive 表。...离线数仓的数据加工基本是以 Hive/Spark 结合调度的模式,以上图中居中的图为例,数据的加工被分为 4 个阶段,分别对应数仓的 BDM、FDM、GDM 和 ADM 层。
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、...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,在流批一体的理念中,期望促进两个团队的融合。...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。...何时需要流批一体 举例: 在抖音中,实时统计一个短视频的播放量、点赞数,也包括抖音直播间的实时观看人数等(流) 在抖音中,按天统计创造者的一些数据信息,比如昨天的播放量有多少、评论量多少、广告收入多少(...反欺诈 基于规则的监控报警 流式Pipeline 数据ETL 实时搜索引擎的索引 批处理&流处理分析 网络质量监控 消费者实时数据分析 Flink电商流批一体实践 目前电商业务数据分为离线数仓和实时数仓建设
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。...目前,业内还没有这样一个端到端流式数仓的成熟解决方案,大部分都是通过一些纯流的方案 + 离线数仓方案 + 交互式查询方案叠加起来达到近似效果。...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。
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。...存储方式不支持CDC(Change Data Capture),所以只支持离线数仓•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。...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
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。...多属性策略 有的小伙伴会问,原表和新表的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的表属性操作策略。...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 ~
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,有更好方法的同学,欢迎私下交流 二、表结构(去过重的) 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的登录时间在主表登录时间和主表登录时间减去两天的区间内 2:然后根据主表的id,和登录时间分组,分组后数量正好是3天的,说明连续三天时间都有登录 3:...天,所以可以采用lag(lead)方法,求出前面第二个的日期与当前的日期差 2:根据步骤一的结果,判断如果日期差等于2,则是连续登录 3:根据步骤二的结果过滤分组,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 方法四的扩展性更强,...聪明的你想到了吗。。。。
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的例子从不同的角度来看待解析这个问题,有更好方法的同学,欢迎私下交流......,利用窗口函数max,找出连续打折日期的分隔基准线 4:根据品牌和基准线分组,计算出每段的打折天数 5:根据品牌分组,计算出每个品牌总的打折天数 方法二:根据促销开始时间排序,手工修改下次促销的开始时间...2:比较此次促销开始日期与步骤一获得的结束日期,如果开始日期比结束日期小或者相等,那么以步骤一获得的日期加一天作为此次促销的开始日期,反之,记当前记录的开始日期为本次促销的开始日期 3:过滤掉开始日期大于结束日期的数据...,展开促销的开始和结束日期 2:根据品牌和日期去重 3:根据品牌分组,count获得最终的促销天数 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
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...Kappa+ Kappa+是 Uber 提出流式数据处理架构,它的核心思想是让流计算框架直读 HDFS类的数仓数据,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,时间窗口任务的原理是将数仓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 框架来存储数仓数据,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存储的问题。...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
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