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批流一体数据融合平台

批流一体数据融合平台是一个集批处理和实时流处理于一体的数据处理平台。它可以实时处理大量的数据流，并将其与批处理数据相结合，以便更好地分析和处理数据。这种平台通常用于需要同时处理批处理和实时数据的场景，例如金融、物联网、大数据分析等领域。

批流一体数据融合平台的优势在于可以同时处理批处理和实时流数据，从而提高数据处理效率和准确性。此外，这种平台还可以实现数据的实时分析和处理，以便更好地应对快速变化的市场环境。

批流一体数据融合平台的应用场景包括金融、物联网、大数据分析、智能制造、医疗健康等领域。例如，在金融领域，批流一体数据融合平台可以用于实时处理金融交易数据，以便更好地分析和预测市场趋势；在物联网领域，它可以用于实时处理设备产生的数据流，以便更好地分析和处理设备状态；在大数据分析领域，它可以用于处理大量的历史数据和实时数据，以便更好地分析和预测市场趋势。

腾讯云提供了多种产品和服务，可以用于构建批流一体数据融合平台，例如云服务器、云数据库、消息队列、大数据分析等。这些产品和服务可以帮助用户快速构建批流一体数据融合平台，并实现数据的实时处理和分析。

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请注意，这些产品和服务可能需要根据具体需求进行组合和配置，以实现最佳的性能和效率。

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摘要：本文介绍了某零售企业用户基于 Dlink + FlinkSQL 构建批流一体数据平台的实践，主要为部署的分享。...地址 https://github.com/DataLinkDC/dlink 欢迎大家关注 Dlink 的发展~ 一、前言 由于公司需求，最近调研了很多的开源项目，最终发现 Dlink 在建立批流一体的数据平台上更满足需求...数据开发的便捷性对于数据平台来说非常重要，决定了项目的建设与运维成本，而 Dlink 提供了 FlinkSQL 与其他 SQL 的开发与调试能力，使数据开发工作达到Hue 的效果，自动提交及创建远程集群的能力降低了使用门槛...，与作者沟通后，得知 Dlink 的 RoadMap 正为所需求的数据平台，于是部署研究后，效果不错，准备节后上线生产，期间踩了一些坑，整理了一篇文章来分享，时间关系，后续还会分享其他的内容。...3.local 不熟悉的话慎用，并不要执行流任务。 三、集群中心 集群中心配置包括： 集群实例 集群配置其中集群实例适用场景为standalone和yarn session以及k8s session。

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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。...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。...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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Flink on Hive构建流批一体数仓

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2021年大数据Flink（十二）：流批一体API Transformation

l最后， DataStream 还支持与合并对称的拆分操作，即把一个流按一定规则拆分为多个流（Split 操作），每个流是之前流的一个子集，这样我们就可以对不同的流作不同的处理。...，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。...connect： connect提供了和union类似的功能，用来连接两个数据流，它与union的区别在于： connect只能连接两个数据流，union可以连接多个数据流。...connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致，union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。...两个DataStream经过connect之后被转化为ConnectedStreams，ConnectedStreams会对两个流的数据应用不同的处理方法，且双流之间可以共享状态。

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2021年大数据Flink（十一）：流批一体API Source

nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 如果没有该命令可以下安装 yum install -y nc 2.使用Flink编写流处理应用程序实时统计单词数量 代码实现...API 一般用于学习测试,模拟生成一些数据 Flink还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： SourceFunction:非并行数据源(并行度只能...:多功能非并行数据源(并行度只能=1)  * ParallelSourceFunction:并行数据源(并行度能够>=1)  * RichParallelSourceFunction:多功能并行数据源(...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 那么现在先完成一个简单的需求: 从MySQL中实时加载数据 要求MySQL中的数据有变化,也能被实时加载出来...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据  * 那么现在先完成一个简单的需求:  * 从MySQL中实时加载数据  * 要求MySQL中的数据有变化

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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 ? ? ? ? ? ? ?...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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流批一体在京东的探索与实践

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。...上图是京东实时计算平台的全景图，也是我们实现流批一体能力的载体。中间的 Flink 基于开源社区版本深度定制。...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。...我们会加大 FlinkSQL 任务的推广，探索更多流批一体的业务场景，同时对产品形态进行打磨，加速用户向 SQL 的转型。同时，将平台元数据与离线元数据做更深度的融合，提供更好的元数据服务。

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袋鼠云思枢：数驹DTengine，助力企业构建高效的流批一体数据湖计算平台

，在存储层通过流批一体数据同步框架ChunJun，将结构化、半结构化和非结构化数据统一高效入湖，入湖后对数据文件做统一的规范管理和高效索引，极大的提高查询效率。...产品特性· 数据入湖：集成流批一体框架ChunJun一键生成湖表信息· 联邦查询：内置多种数据连接器高效索引，跨源联合分析查询· 自主可控，安全保障：360°数据访问安全体系，细粒度的数据权限划分· 极致便捷...：一站式服务，开箱即用可视化操作· 流批一体：统一存储逻辑，统一SQL语言，支持流批一体化分析· 兼容并蓄，优化提升：对Spark、Flink、Trino等计算组件深度优化加速计算袋鼠云一直以来都希望帮助企业充分发挥数字化能力...基于此目标，我们为数驹打造的流批一体主要应用场景，一套代码实现多种业务场景，高效分析。...基于数驹平台的数据存储管理能力，可以同时支持上层计算引擎批和流的计算能力，帮助企业构建流批一体的数仓平台，实现一套架构同时满足流批业务操作，降低学习、使用、维护成本，提高开发效率。数驹将如何？

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2021年大数据Flink（十六）：流批一体API Connectors ​​​​​​​​​​​​​​Redis

核心类是RedisMapper 是一个接口，使用时我们要编写自己的redis 操作类实现这个接口中的三个方法，如下所示 1.getCommandDescription() ： 设置使用的redis 数据结构类型...，和key 的名称，通过RedisCommand 设置数据结构类型 2.String getKeyFromData(T data)： 设置value 中的键值对key的值 3.String getValueFromData...(T data); 设置value 中的键值对value的值 使用RedisCommand设置数据结构类型时和redis结构对应关系 Data Type Redis Command [Sink] HASH...SET SADD PUBSUB PUBLISH STRING SET HYPER_LOG_LOG PFADD SORTED_SET ZADD SORTED_SET ZREM 需求 将Flink集合中的数据通过自定义...groupedDS.sum(1);         //4.Sink         result.print();         // * 最后将结果保存到Redis         // * 注意:存储到Redis的数据结构

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