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流批一体什么架构

流批一体架构是一种处理实时流数据和批量数据的统一框架，它可以同时处理实时数据和历史数据，从而提供更全面的数据分析和更好的业务决策。

在流批一体架构中，实时数据和批量数据可以通过同一个数据处理引擎进行处理，从而实现统一的数据处理流程和数据存储格式。这种架构可以帮助企业更好地管理和分析数据，提高数据处理效率和准确性，同时降低数据存储成本和运维成本。

在实际应用中，流批一体架构可以应用于多个领域，例如金融、电信、制造业、医疗等行业。例如，在金融行业中，可以使用流批一体架构来处理交易数据和市场数据，从而更好地分析市场趋势和风险，提供更精准的交易决策。在电信行业中，可以使用流批一体架构来处理用户行为数据和网络数据，从而更好地优化网络资源和提高用户体验。

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； 简述大数据架构发展 Lambda 架构 Lambda 架构是目前影响最深刻的大数据处理架构，它的核心思想是将不可变的数据以追加的方式并行写到批和流处理系统内，随后将相同的计算逻辑分别在流和批系统中实现...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架构 Kappa 架构由 Jay Kreps 提出，不同于 Lambda 同时计算流计算和批计算并合并视图，Kappa 只会通过流计算一条的数据链路计算并产生视图。...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...表格存储支持用户 tp 系统低延迟读写更新，同时也提供了索引功能 ad-hoc 查询分析，数据利用率高，容量型表格存储实例也可以保证数据存储成本可控； 计算上，Lambda plus 利用 Blink 流批一体计算引擎

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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。...对于同时实现计算统一和存储统一的场景，我们可以将计算的结果直接写入到流批统一的存储。我们选择了 Iceberg 作为流批统一的存储，因为它拥有良好的架构设计，比如不会绑定到某一个特定的引擎等。...而在流批一体模式下，开发模式变为了首先完成 SQL 的开发，其中包括逻辑的、物理的 DDL 的定义，以及它们之间的字段映射关系的指定，DML 的编写等，然后分别指定流批任务相关的配置，最后发布成流批两个任务...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。

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    这使客户能够创建独特的 ETL 流、实时数据仓库和创建有价值的数据源，而无需大规模重新设计基础设施。 为什么是批处理+流媒体？...长期以来，我们一直被告知批处理和流（有界和无界系统）是正交技术——一种参考架构，其中流媒体为数据湖提供养料，仅此而已。...其中批处理用于检查流的有效性（lambda），或者我们需要将所有内容都考虑为流（kappa）。 但在战壕中，作为数据从业者，我们想要更多。...这种架构没有一个花哨的名字——主要是因为它应该一直是这样运作的。因此，CSA 1.4 使构建这些数据产品变得轻而易举。...解锁新的用例和架构 借助 CSA 1.4 提供的新功能，新的用例以及降低延迟和加快上市时间的新功能成为可能。 分布式实时数据仓库——通过物化视图将流数据作为事实与批量数据作为维度进行连接。

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    Flink 流批一体在 Shopee 的大规模实践

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    干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

    数据湖可以汇集不同数据源（结构化、非结构化，离线批数据、实时流数据）和不同计算引擎（流计算引擎、批处理引擎，交互式分析引擎、机器学习引擎），是未来大数据的发展趋势，目前Hudi、Iceberg和DeltaLake...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。...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...）、开发统一（Flink/Spark）、业务逻辑统一（同一套逻辑分为批和流）。...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。

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    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。...批计算应用在离线计算场景，如：数据分析、离线报表等。 运行方式 流式计算的任务是阻塞式的，一直持续运行中。 批计算的任务是一次性完成即结束。...，然后将消息流与多个维表数据进行各种关联查询，最后输出融合查询结果集到目标源，常用在将多个维表数据与实时消息流关联后转换成一个大宽表的场景。...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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    腾讯游戏广告流批一体实时湖仓建设实践

    从而影响计算结果的准确性2.3 当我们谈流批一体时，我们在谈什么Kappa架构希望只借助流式处理就同时满足之前对批处理和流式处理的需求，其实是将“批(Batch)”看成是“流(Streaming)”的一种特殊情况...在此基础上希望借助Kappa架构看待数据流批一体的视角去改进Lambda架构，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。...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？...3.3 存储及计算层面流批一体实践上述两种对Lambda架构的改进分别只在存储或计算层面做了流和批的统一，而我们的最终目标是希望能够在存储及计算层面均实现流批一体，将整体优势最大化，也才能称之为真正的“...Lambda架构，分别在存储层面用Iceberg实现流批一体，在计算层面用Flink实现流批一体最后，结合Flink SQL和Iceberg构建流批一体实时湖仓，并在实践中落地了全链路展望未来，我们会在以下方面持续优化和跟进

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