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流批一体数据处理平台

流批一体数据处理平台是一种云计算服务，它提供了一种处理实时流数据和批量数据的统一方法。这种平台可以帮助企业在一个平台上处理实时数据和历史数据，以便更好地进行数据分析和决策。

流批一体数据处理平台的主要优势是可以处理实时和批量数据，并且可以提供高性能、高可用性和可扩展性。这种平台可以帮助企业更好地管理和处理大量的数据，并且可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。

常见的应用场景包括数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据转换和数据清洗等。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云数据处理平台，它提供了一种处理实时流数据和批量数据的统一方法。这种平台可以帮助企业在一个平台上处理实时数据和历史数据，以便更好地进行数据分析和决策。腾讯云数据处理平台支持多种数据处理引擎，包括 Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Beam 等，并且可以与腾讯云的其他云计算服务集成，例如腾讯云的云服务器、云硬盘、云数据库和云存储等。

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdmq

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Dlink + FlinkSQL构建流批一体数据平台——部署篇

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

无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理，即从某一个时间点开始处理数据，然后在另一个时间点结束。...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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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

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大数据架构如何做到流批一体？

，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，并且在查询阶段合并流和批的计算视图并展示给用户。...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...下图3是完整的Uber 大数据处理平台，其中 Hadoop -> Spark -> Analytical data user 涵盖了Kappa+ 数据处理架构。...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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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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Flink 流批一体在 Shopee 的大规模实践

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...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。...从改造平台支持 Batch，到并入离线生态，打通依赖和血缘，再到搭建 Remote Shuffle。有效的支撑起了 Shopee 各个业务线对 Flink 流批一体的需求。...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。

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干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

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。...而Hudi将流处理引入到大数据处理中，实时地向Hadoop等大数据环境提供业务系统的增量数据，比传统批处理效率高几个数量级。...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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CSA1.4：支持SQL流批一体化

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。...我们希望能够以简单的方式轻松整合现有企业数据源和高速/低延迟数据流。我们需要灵活地处理批处理 API 和流 API 以及无缝读取和写入它们的连接性。...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。...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。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。...例如，通过使用笔记本中 Python 模型的历史记录丰富行为流，为客户实时提供个性化体验。

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流批一体数据交换引擎 etl-engine

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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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

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。...作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。...从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...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...在数据处理和存储方面都节约了相应成本，预估节省1/4费用。•时效性: 所有ODS表已从T+1改造为Near Real Time。后续会建设更多实时表。

1.4K40

腾讯游戏广告流批一体实时湖仓建设实践

，可能引起数据口径不一致2.2 Kappa架构Kafka 的作者杰伊·克雷普斯（Jay Kreps）于2014年提出了Kappa 架构，它可以被称之为第一代“流批一体”的大数据处理架构。...对应到计算代码就是即使主要计算逻辑一致，分组字段中的“时间窗口”也是不同的，所以只能复用主要的计算逻辑，代码并不是完全相同（3）存储和计算层面流批一体，兼具上述两者的优点3.1 存储层面流批一体存储层面流批一体需要有满足上述需求的存储技术支持...在我们原先的Lambda架构上使用Flink统一批处理层和流处理层的架构演变为下面这样：图片图中绿色箭头是借助平台能力让Kafka数据每小时一次落到Hive中，可以看到批处理层存储使用Hive，流处理层存储使用...流批一体实时湖仓”。...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

1.2K40

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

例如，多个流可以通过 Union、Join 或 Connect 等操作合到一起。这些操作合并的逻辑不同，但是它们最终都会产生了一个新的统一的流，从而可以进行一些跨流的操作。...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。...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。...        //5.execute         env.execute();     } } ​​​​​​​split、select和Side Outputs API Split就是将一个流分成多个流

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