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数据湖怎么实现流批一体

数据湖是一种大规模、可扩展的数据存储和分析解决方案，它可以存储原始数据、元数据和分析结果，以支持各种数据处理和分析需求。实现流批一体的数据湖可以通过以下几个步骤：

  1. 数据接入：将来自不同来源的数据实时或批量地导入数据湖中，可以使用消息队列、数据库同步、API接口等方式实现。
  2. 数据存储：将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop Distributed File System (HDFS)或Amazon S3等，以确保数据的可靠性和可扩展性。
  3. 数据处理：使用数据处理框架，如Apache Spark或Apache Flink等，对数据进行实时或批量处理，包括数据清洗、转换、聚合等操作。
  4. 数据存储：将处理后的数据存储在数据湖中，以便进行进一步的分析和查询。
  5. 数据查询：使用数据查询引擎，如Apache Hive或Amazon Athena等，对数据湖中的数据进行查询和分析，以支持各种数据处理和分析需求。
  6. 数据可视化：使用数据可视化工具，如Tableau或Power BI等，将数据湖中的数据进行可视化展示，以便用户更好地理解和使用数据。

推荐的腾讯云相关产品：

  • 数据存储：腾讯云COS（对象存储）
  • 数据处理：腾讯云 Spark
  • 数据查询：腾讯云 TDSQL
  • 数据可视化：腾讯云 DataV

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流批一体数据交换引擎 etl-engine

（融合计算的加持）组合也实现了轻量级的流式计算引擎。...流计算与批计算对比 数据时效性 流式计算实时、低延迟，流式计算适合以“t+0”的形式呈现业务数据； 批计算非实时、高延迟，批计算适合以“t+1”的形式呈现业务数据； 数据特征 流式计算数据一般是动态数据...，数据是随时产生的； 批计算数据一般是静态数据，数据事先已经存储在各种介质中。...etl-engine 实现流式计算 etl-engine 支持通过自身提供的 ”kafka消费节点“进行消息消费，并在消费数据流（消息流）的同时调用自身提供的“融合查询API”，实现将多种数据源的维表数据读取到内存中...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。 支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。 融合查询语法遵循ANSI SQL标准。

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Flink on Hive构建流批一体数仓

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。...另外，该参数配置不宜过短 ，最短是1 个小时，因为目前的实现是每个 task 都会查询 metastore，高频的查可能会对metastore 产生过大的压力。...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。...Hive维表JOIN示例 假设维表的数据是通过批处理的方式(比如每天)装载至Hive中，而Kafka中的事实流数据需要与该维表进行JOIN，从而构建一个宽表数据，这个时候就可以使用Hive的维表JOIN

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Flink流批一体 | 青训营笔记

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。...批） 这些场景下的具体实现如下图 从用户的角度来看，上诉流、批独立实现方案存在一些痛点： 人力成本比较高。...Apache Flink主要从以下模块来实流批一体化： 1.SQL层：支持bound和unbound数据集的处理； 2.DataStream API层统一，批和流都可以使用DataStream ApI来开发

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数据湖与湖仓一体架构实践

Iceberg 关键特性 Iceberg 主要有四大关键特性：支持 ACID 语义、增量快照机制、开放的表格式和流批接口支持。...流批一体： 在流批一体的理念下，Flink 的优势会逐渐体现出来。 12....总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。...流批融合 准实时场景下实现流批统一：同源、同计算、同存储。 2. 业务收益 3....准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。劣势是实时性较差，原来可能是秒级、毫秒级的延迟，现在是分钟级的数据可见性。

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读Flink源码谈设计：流批一体的实现与现状

版本 日期 备注 1.0 2022.3.16 文章首发 0.背景：Dataflow之前 在Dataflow相关的论文发表前，大家都往往认为需要两套API来实现流计算和批计算，典型的实现便是Lambda...Flink的实现 Flink比起其他的流处理框架，更优在两点： 遵循Dataflow模型，在编程模型上统一流批一体 改进Chandy-Lamport算法，以更低的代价保证精准一次的实现 1.1 编程模型统一的背后...目前流行的方案会采用数据湖（如IceBerg、Hudi、DeltaLake）来做流批数据的统一，并且由于大多数据湖都支持Time Travel，离线数据的可重复读问题也顺带解决。...另外，Pravega这种以流批一体存储为设计目标的软件可能也是解决方案之一。 3. 小结 在本文中，笔者和大家一起了解了流批一体的来源，以及Flink社区在流批一体中做出的努力。...此外，我们也看到了有些问题并不是Flink这个框架可以解决的，需要整个大数据生态来一起演进，走向流批一体。 在文章的最后，感谢余空同学的交流与指导，我们一起写出了这篇文章。

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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。...中 需求: 对流中的数据按照奇数和偶数进行分流，并获取分流后的数据 代码实现: package cn.it.transformation; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode

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