数据架构怎么做到流批一体,是指在数据处理过程中,将实时流处理和批处理相结合,以便更好地处理和分析数据。这种架构可以帮助企业更快地获取数据洞察,并且可以更好地适应不同类型的数据处理需求。
在实现流批一体的数据架构时,可以使用以下技术和工具:
通过使用这些技术和工具,可以实现数据架构的流批一体,从而更好地处理和分析数据。同时,这种架构还可以帮助企业更好地适应不断变化的数据处理需求,并且可以更快地获取数据洞察。
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代,大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例,来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来,用户的各类行为形成了一个实时数据流,我们称之为用户行为日志。
阿里妹导读:大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战?目前,有哪些主流大数据架构模式及其发展?今天,我们都会一一解读,并介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集,从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑,需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言,这个技术选型的决策可谓举足轻重,倘若选择不当,可能会导致较大的修改成本,须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外,对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台,也了解得比较
阿里妹导读:今年的双11,实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录,数据体量也达到了惊人的每秒7TB,基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角,并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验,回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
流处理是一种允许用户在接收到的数据后的短时间内快速查询连续数据流和检测条件的技术。检测时间从几毫秒到几分钟不等。
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起,已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时,重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助,也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
今年秋招之前,我曾以为我以后会是一名Java开发,但是在真正的秋招过程中,我出轨了大数据(呵呵,男人!),既然将它作为第一份职业,那就要好好来了解下它,要对现有的大数据的生态有个直观的理解,所以在此基础上列出自己的学习计划和自己的职业规划。在这里,要特别感谢韩顺平老师B站2020大数据公开课,受益匪浅,视频链接在参考文献中,感兴趣的小伙伴可以看看。
微信后台回复:“框架”,获取高清图片 前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且
在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。
如图1-1所示,传统单体数据架构(Monolithic Architecture)最大的特点便是集中式数据存储,企业内部可能有诸多的系统,例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等,这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库(DBMS)实现存储,大多数将架构分为计算层和存储层。
自 Flink 开源以来,越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年,Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量,也位居 Apache 项目中前三,是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
本文将介绍并对比5种主流大数据框架,助你更深层次了解这些框架,从而在项目中更好地使用它们。
大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
感谢董飞先生投稿,推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给大家
大家好,我是来自袋鼠云的浣熊,感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享,感觉又打开了几个新脉门,解锁了新的武魂。在接下来的分享中,希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
相信大数据人对这两年冉冉升起的新星 Flink 都不陌生,Flink是一款构建在数据流之上的有状态计算框架,通常被视为第三代大数据分析方案。
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