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。...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。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。 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。
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。...目录： 1.SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性介绍 2.基于SparkSQL-Flow的批量分析框架 3.基于SparkStreaming SQL模式的流式处理支持 4.对于批流一体化...批是流的特例 还是 流是批的特例？ 1.从批的角度看，流是多个批次一份一份的进行。无限个这样批次构成整个流处理流程，类如SparkStreaming的处理模式； 2.从流的角度看，批是流的有限流处理。...四、对于批流一体化ETL的思考 Kettle ETL 工具 提到 ETL 不得不提 Kettle。批、流、数据源、多样性 大多数设计的ETL工具在他面前都相形见绌。...SparkSQL-Flow 是基于Spark架构，天生具有分布式、本地计算、完全SQL开发的批流一体化计算框架。
❝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 ? ? ?
目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。...19年基于Flink的checkpoint机制，实现了断点续传、流数据续跑等功能，来了解一下它的新特性吧。...（2）实时采集与续跑 19年6月份，袋鼠云数栈研发团队基于FlinkX实现批流数据采集统一，可对MySQL Binlog、Filebeats、Kafka等数据源进行实时采集，并可写入Kafka、Hive...目前流数据实时采集也支持了此功能，即在将源库数据写入目标库的过程中，将错误记录进行存储，以便后续分析数据同步过程中的脏数据，并进行处理。...但由于是流数据采集，任务具有不间断性，没有进行错误数记录达到阈值的触发任务停止操作，待后续用户自行对脏数据分析，进行处理。
前言 数字洪流冲击下，企业实时数据需求已突破传统架构的承载极限。当'批流缝合'架构深陷性能与时效的泥潭，Domino 以颠覆性设计直击本质：打破批流割裂的底层逻辑，重构数据价值流动范式。...Domino 架构通过数据库内核级的融合，实现了批流一体的真正突破，重新定义了批流一体的数据处理范式。...流表是 Domino 批流统一的基石，使得统一批流数据摄取、统一批流计算模型、统一批流存储模型、统一批流编程接口成为可能。...3.2 统一批流数据摄取（Ingestion） Domino 为批处理和流处理提供统一的标准的数据摄取机制，通过标准 SQL 实现流表数据的增删改，和普通表一般无二，而无需为批流提供不一样的摄取接口。...3.4 统一批流存储模型 由于 Domino 使用和表相同的概念模型表达流表，所以可以使用相同的存储引擎存储批数据（表）和流数据（流表），并保证数据的持久性和事务一致性（ACID）。
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...基于这种天然的错峰，我们可以通过在专属的 JDOS Zone 中进行不同类型的流批应用的混部来提升资源的使用率，并且如果统一使用 Flink 引擎来处理流批应用，资源的使用率会更高。...目前主要基于社区的 1.12 版本进行了一些定制优化。 3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。
由于Flink集成了批计算和流计算，因此可以使用Flink构建流批一体的系统架构，主要包含数据集成的流批一体架构、数仓架构的流批一体架构和数据湖的流批一体。...基于Flink流批一体整个数据集成的架构将不同。...在Flink流批一体架构的基础上，Flink CDC也是流批混合的，它可以先读取数据库全量数据同步到数仓中，然后自动切换到增量模式。...现在比较新的数据湖架构，可以解决更具扩展性的元数据的问题，而且数据湖的存储支持数据的更新，它是一个流批一体的存储。...数据湖存储与Flink结合，就可以将实时离线一体化的数仓架构演变成实时离线一体化的数据湖架构。数据湖的流批一体架构如下图所示。 视频讲解如下：
Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意： 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下： a....获取flink的执行环境，批和流不同，Execution Environment。 b. 加载数据数据-- soure。 c. 对加载的数据进行转换-- transformation。 d....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时，引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...五、Flink Scala api需要导入隐式转换 在Flink Scala api中批处理和流处理代码编写过程中需要导入对应的隐式转换来推断函数操作后的类型，在批和流中导入隐式转换不同，具体如下： /...，本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理（有界流），所以没有必要分成批和流两套API，从Flink1.12版本往后，Dataset API 已经标记为Legacy(已过时)，已被官方软弃用，
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？...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。...从 CSA 1.4 开始，SSB 允许运行查询以连接和丰富来自有界和无界源的流。SSB 可以从 Kudu、Hive 和 JDBC 源加入以丰富流。随着时间的推移，我们将继续添加更多有界的源和接收器。...例如，执行丰富的点击流分析，或将传感器数据与历史测量值结合起来。SSB 中的新 DDL 接口提供了从CDP 堆栈中的任何位置定义流和批处理源并使用连续 SQL 连接它们的功能。...而不必解析流数据的流水。
我们初步实现了 Lookup Table（查询表）的支持，从而完善了流批结合的运算能力，例如实时数据补全的能力。...同时，九月底我们也发布了 1.6.2 版本，主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。流批结合计算并非所有的数据都会经常变化，即使在实时计算中也是如此。...在某些情况下，你可能需要用外部存储的静态数据来补全流数据。例如，用户元数据可能存储在一个关系数据库中，流数据中只有实时变化的数据，需要连接流数据与数据库中的批量数据才能补全出完整的数据。...新的版本中，eKuiper 添加了新的 Lookup Table 概念，用于绑定外部静态数据，可以在规则中与流数据进行连接，实现流批结合的运算。使用查询表时，通常有三个步骤。1.创建数据流。...创建数据流时，可通过 DataSource 属性，配置数据流监听的 URL 端点，从而区分各个数据流的推送 URL。
4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...该框架也使用流作为所有数据的统一视图，分层架构允许传统发布-订阅消息传递，用于流式工作负载和连续数据处理；并支持分片流（Segmented Streams）和有界数据流的使用，用于批处理和静态工作负载。...，将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。...通过 Pulsar 的 Segmented Streams 方法和 Flink 在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的几个步骤，可以应用多种方法融合两种技术，提供大规模的弹性数据处理。
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、...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。...流和批业务场景的特点 Flink中认为所有一切都是流组成，即批式计算是流式计算的特列，有界的数据集是一种特殊的数据流。...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...； 3.ScheDuler 层架构统一，支持流批场景; 4.Failover Recovery层 架构统一，支持流批场景； 5.Shuffle Service 层架构统一，流批场景选择不同的Shuffle
流批共享表 Delta的一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言，流写批读是最常见的场景，也存在流读流写的情况。...一个比较典型的场景是我们消费Kafka的日志，然后写入到delta里，接着我们可能会利用这个表进行交互式查询或者用于制作报表，这是一个典型的流写批读的场景。...如何实现流批共享表 当流式写入Delta常见的无非就三种可能： Upsert操作 纯新增操作 覆盖操作 当然可能还会存在更复杂的类型，我们需要单独探讨。...流批共享的好处 流批共享才是真的王道，因为我们大部分业务场景都是流写批读，比如讲MySQL的数据增量同步到Delta,然后无论ETL,交互式查询，报表都是批读。...所以，后面我们提到的更新删除等等，其实都同时适用于流和批操作。
平台在流批一体上的建设和演进 Tips：点击「阅读原文」免费领取 5000CU*小时 Flink 云资源 01 流批一体在 Shopee 的应用场景 首先，先来了解一下 Flink 在 Shopee...除了流任务，仅从支持的批任务来看，Flink 平台上的作业已经到达了一个比较大的规模。...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。
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。...，当使用temporal join时，整个Hive表会被缓存到Slot内存中，然后根据流中的数据对应的key与其进行匹配。
网上有很多handsome背景都是动态粒子，想尝试一下视频背景的，找了一下网上没有相关资源，作为小白的我，尝试的写了一下。。。 通过 HTML5 的 video 标签实现的视频背景页面。...其中 poster 属性指定了视频未加载或暂停时的预览图，autoplay 属性指定了视频自动播放，loop 属性指定了视频循环播放，muted 属性指定了视频静音。...按钮使用了 HTML 和 CSS 实现，点击播放按钮可以播放视频，点击静音按钮可以开启/关闭视频的声音。...开发者设置->自定义输出head 头部的HTML代码 透明模式更加 代码，有静音按键 此处内容需要评论回复后（审核通过）方可阅读。
背景 OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。...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。...hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 其中：hoodie.combine.before.insert 决定是否对同一批次的数据按 recordKey...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
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。...，流处理处理有插入操作外，还有其他操作。...Sink表有主键 由于Sink表设置了主键，于是流模式产生的更新和删除操作可以通过其找到对应项，就不会报错。 Mysql表无主键 由于Mysql表没有主键，导致每次执行都会插入一批数据。...| 1 | | C | 2 | | E | 1 | +------+-------+ 10 rows in set (0.00 sec) 这从另外一个方面说明：**流模式产生的一系列操作...**比如之前的流操作实际产生了13个行为，而最终落到数据库里只有5条数据，且第二次操作也是插入了5条新的、最终的数据，这就说明中间的操作在同步给数据库之前已经做了合并处理。
许多的数据科学家，分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。...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。...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 ~
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