批流一体化数据平台是一种数据处理和分析系统,它将批处理和流处理技术结合在一起,以实现对实时数据和批量数据的高效处理。这种平台可以处理来自不同来源的大量数据,并将其转化为有价值的信息。
批流一体化数据平台的主要优势包括:
批流一体化数据平台的应用场景包括:
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阿里妹导读:今年的双11,实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录,数据体量也达到了惊人的每秒7TB,基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角,并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验,回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
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。希望对大家的工作有所帮助,也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
本文包括七个小节:1、什么是数据湖;2、数据湖的基本特征;3、数据湖基本架构;4、各厂商的数据湖解决方案;5、典型的数据湖应用场景;6、数据湖建设的基本过程;7、总结。受限于个人水平,谬误在所难免,欢迎同学们一起探讨,批评指正,不吝赐教。
Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水(清洗过的,包装过的和结构化易于使用的)。
流批一体是一种架构思想,这种思想说的是同一个业务,使用同一个sql逻辑,在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。
在大数据和实时数据技术出现之前,数据的流转相对简单,整个过程类似于工厂的生产线。要么是将数据从相对静态的数据库移动到数仓中的适当位置,要么是将数据以一种标准化的方式在数据库和应用程序之间移动。
阿里妹导读:大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战?目前,有哪些主流大数据架构模式及其发展?今天,我们都会一一解读,并介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来。据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
作者:董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述 Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。 同样地,ClickHouse 是 OLAP 在线分析领域的一颗冉冉新星,它拥有极其出众的查询性能,以及丰富的分析函数,可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤,人无完人,每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标,接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来,取长补
最近腾讯云推出了【玩转腾讯云】征文活动,为响应号召,皮皮兴致满满的来参加活动。点开腾讯云产品网页,被里边的产品惊艳到了,只要是你实名认证通过后,就可以免费试用腾讯云产品,过过“云”瘾。这里给大家盘点23款热门的腾讯云产品,一起来看看吧~
顾自然 腾讯云监控产品经理,硕士毕业于墨尔本大学。目前主要负责腾讯云业务层监控相关产品策划工作,对应用监控和运维领域有深刻理解。 前言 随着微服务架构的逐渐流行,在熵增且庞杂的系统中准确的定位一个请求的完整生命周期,逐渐成为了研发同学面对的最大的痛点之一,以研发同学自测过程为例,开发同学往往希望在发起测试的 Http/RPC 请求后,能够通过一个简单的方式获取整个测试请求的上下文信息。这其中通常包括相关的上下游链路、各个服务内部请求的方法堆栈,以及链路上打印的日志等数据,对于指标-链路-日志的一体化监控的需
数据爆炸时代已经来临,数据作为企业的核心资产,如何利用好数据对企业来说至关重要,数据湖存储应运而生。腾讯云存储团队技术大牛程力,围绕数据湖加速器GooseFS展开演讲,下面让我们一起回顾下程力老师的精彩演讲内容。今天的主题是数据湖存储方面的内容。整个内容分四个部分:
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ,使用Hive或者 Impala,但是这些只能查询固定历史的数据,如果要实时计算可能就不是那么合适了。
一、概述 Apache Flink是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。 同样地,ClickHouse是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星,它拥有极其出众的查询性能,以及丰富的分析函数,可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤,人无完人,每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标,接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来,取长补短,最终实现“效率翻倍,快乐加倍”的梦想。 二
Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。
随着微服务架构的逐渐流行,在熵增且庞杂的系统中准确的定位一个请求的完整生命周期,逐渐成为了研发同学面对的最大的痛点之一。以研发同学自测过程为例,开发同学往往希望在发起测试的 Http/RPC 请求后,能够通过一个简单的方式获取整个测试请求的上下文信息。这其中通常包括相关的上下游链路、各个服务内部请求的方法堆栈,以及链路上打印的日志等数据,对于指标-链路-日志的一体化监控的需求已经迫在眉睫。
数据平台是企业进行数据分析和数据应用,从而实现数字化转型的核心基础设施。通常,数据平台包含数据采集与接入、数据存储与计算、数据管理、数据分析与挖掘、数据服务等功能。
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展,当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求,以便及时快速地进行数据分析和业务决策,比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟,实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题,也是企业当前面临的一个普遍需求。
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