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流批一体的作用

流批一体是指将实时流处理（Stream Processing）和批处理（Batch Processing）两种数据处理方式结合在一起的技术。它的主要作用是为了更好地处理和分析大规模数据，提高数据处理效率和准确性。

在传统的数据处理中，流处理和批处理通常是分开进行的，这会导致数据处理的延迟和准确性降低。而流批一体技术可以将两种处理方式结合起来，实现实时数据处理和批处理的优势。它可以在短时间内处理大量数据，并且可以对数据进行实时分析和批量分析，提高数据处理的准确性和效率。

流批一体的应用场景非常广泛，例如金融、电信、医疗、物联网、智能制造等领域。它可以用于实时数据分析、数据挖掘、数据预测、数据报表等多种场景。

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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

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。

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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 ? ? ? ? ? ? ?...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 ? ? ?

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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。...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...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。

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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。...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。...使用最新的Hive表进行temporal join不需要进行额外的配置，我们只需要配置一个Hive表缓存的TTL时间，该时间的作用是：当缓存过期时，就会重新扫描Hive表并加载最新的数据。

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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...第三个应用场景是特征工程，主要用于实时和离线特征的生成。第四个应用场景是风控反作弊领域，用做实时反作弊和离线反作弊。从 Shopee 内部的业务场景来看，数仓是一个流批一体发挥重要作用的领域。...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。

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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

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。...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

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Flink 1.11：更好用的流批一体 SQL 引擎

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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大数据架构如何做到流批一体？

；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...，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...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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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。...，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...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。...即添加 Flink 集群的 JobManager 的 RestApi 地址。

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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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流批一体数据交换引擎解决方案

图片 - 随着大数据领域不断发展，企业对于业务场景的诉求也从离线的满足转到高实时性的要求，“t+0”形式呈现业务数据已是刚需。...- 流式处理方式目前已经备受关注，代表性的产品有Flink，用JAVA开发，但产品实施复杂，开发门槛要求高，维护成本较高，属于国外产品，敏感领域使用需要慎重考虑。

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CSA1.4：支持SQL流批一体化

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。

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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。...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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Apache Pulsar：灵活的可扩展的批流一体的系统架构

以及在批流一体的数据处理需求中，Pulsar的系统架构在性能，扩展性，可用性等方面相对其他传统架构的消息系统的无可比拟的优势。...此外，这种设计对容器是非常友好的，这使Pulsar成为流原生平台的理想选择。 Pulsar系统架构的优势也包括Pulsar的分片存储数据的方式。...不仅是消息系统而是流数据平台我们上面讨论了Pulsar的分层架构如何为不同类型的工作负载提供高性能和可扩展性。但是Pulsar的分层架构带来的好处，远远不止这些。...以下是Pulsar能够胜任消息系统之外的一些方面。存储无限大小的流存储和计算分离的系统架构，让Pulsar可以被用作流数据平台。...Presto integration with Apache Pulsar Pulsar还可以与其他数据处理引擎进行类似集成，来作为批流一体的数据存储平台，例如Apache Spark或Apache Flink

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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1.02022.3.16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架构。...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编程模型的统一具体体现在...剩下的问题：数据来源不统一上述流批衔接的前提是数据源被分为了流数据源和批数据源。那么口径便是不统一的，这会带来一些对接成本。...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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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...批流的衔接：假如我们要分析近30天的数据，大多数情况下都是29天的离线数据加上最近一天的实时数据，如何保证衔接时数据不多也不少，其实是个麻烦的事情，在不少工程实践中会用一些比较hacks的方法。...剩下的问题：数据来源不统一上述流批衔接的前提是数据源被分为了流数据源和批数据源。那么口径便是不统一的，这会带来一些对接成本。...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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基于Flink和Kafka构建批流一体的数据集成平台

来源:Kafka-Flink Meetup深圳站作者:陈肃正文

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触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

前言当前公司的大数据实时链路如下图，数据源是MySQL数据库，然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka，最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理，最后输出到下游对应的存储...SQL语法大体上一致的批流一体架构，并且做了一些功能上的增强与优化。...•相比Flink纯内存的计算模型，在延迟不敏感的场景Spark更友好这里举一个例子，比如批流一体引擎SS与Flink分别创建Kafka table并写入到ClickHouse，语法分别如下 Spark...的Format、与Spark/Hive语义基本一致的get_json_object以及json_tuple UDF，这些都是在批流一体引擎做的功能增强的一小部分。...新方案收益通过链路架构升级，基于Flink/Spark + Hudi的新的流批一体架构带来了如下收益 •构建在Hudi上的批流统一架构纯SQL化极大的加速了用户的开发效率•Hudi在COW以及MOR不同场景的优化让用户有了更多的读取方式选择

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基于Flink和Kafka构建批流一体的数据集成平台

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