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批流一体实时数仓

批流一体实时数仓是一种数据仓库解决方案，它结合了批处理、实时流处理和数据仓库的特点，提供了一种高效、实时的数据处理和分析方式。批流一体实时数仓可以同时处理批量数据和实时流数据，并将它们存储在一个统一的数据仓库中，以便进行高效的数据查询和分析。

批流一体实时数仓的优势在于它可以实时处理数据，并且可以处理大量的数据。它可以应用于各种场景，例如金融、电信、制造业、零售业等。批流一体实时数仓可以帮助企业更好地分析数据，并且可以快速做出决策。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云数据仓库，它是一种高性能、高可靠的数据仓库服务，可以支持批量数据和实时流数据的存储和查询。腾讯云数据仓库提供了一系列的数据处理和分析工具，可以帮助用户快速构建数据仓库和数据分析应用。

产品介绍链接地址：腾讯云数据仓库

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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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基于Flink+Hive构建流批一体准实时数仓

本文整理自 Apache Flink Committer、阿里巴巴技术专家李劲松 在 InfoQ 技术公开课的分享，文章将分析当前离线数仓实时化的难点，详解 Flink 如何解决 Hive 流批一体准实时数仓的难题...文章大纲如下： 离线数仓实时化的难点 Flink 在流批一体的探索 构建流批一体准实时数仓应用实践 1 离线数仓实时化的难点 离线数仓 上图是一个典型的离线数仓，假设现在公司有一个需求，目前公司的数据量很大...数据湖 数据湖拥有不少的优点，原子性可以让我们做到准实时的批流一体，并且支持已有数据的修改操作。...3 构建流批一体准实时数仓应用实践 案例如下：通过 Flume 采集日志打点 Logs，计算各年龄层的 PV，此时我们存在两条链路： 一条是实时链路，通过输入访问日志，关联 Hive 的 User 表来计算出所需要的结果到业务...此时，整个流批一体准实时数仓应用基本算是完成啦。

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腾讯游戏广告流批一体实时湖仓建设实践

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？...流批一体实时湖仓”。...将这个具体实践的结果对照我们进行流批一体实时湖仓建设前预设的目标，发现都已经达成了：（1）存储层面流批一体，我们的批处理任务和流处理任务均是消费的同一张Iceberg表（此处为click表），不再需要两套存储系统支撑...总结及规划综上，可以看到腾讯游戏广告的数仓架构演进路径是：分别使用Spark、Hive构建离线数仓，使用Flink、Kafka构建实时数仓，这是典型的Lambda架构希望借助Kappa架构流批一体的观点优化...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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尘锋信息基于 Apache Paimon 的流批一体湖仓实践

摘要 尘锋信息基于 Apache Paimon 构建流批一体湖仓，主要分享： 整库入湖，TB 级数据近实时入湖 基于 Flink + Paimon 的数仓 批 ETL 建设 基于 Flink...+ StarRocks + K8S 实时数仓用于覆盖流（Flink） 和 微批（StarRocks），覆盖业务场景是 秒级 （流） 和 分钟（微批）低延迟的高价值报表需求 痛点 1、实时链路 SR 虽然有较好的流写能力...2、支持 批写 、批读 ，并且支持 （Flink、Spark、Hive 等多种批处理引擎） 3、支持 流写、流读 （结合Flink 的批处理，我们希望后期能够建设流批一体的数据仓库） 4、Paimon...Append-only 模型： 04 流批一体的数仓 ETL Pipeline 需求 1、满足 T+1 / 小时级 的离线数据批处理需求 2、满足 分钟级 的 准实时需求 3、满足 秒级的 实时需求...08 总结 以上就是 Apache Paimon 在尘锋的批流一体湖仓实践分享的全部内容，感谢大家阅读到这里。

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Flink1.12集成Hive打造自己的批流一体数仓

简介 小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设，关于实时数仓也进行过分享。...客观的说，我们当时做不到批流一体，小编当时的方案是将实时消息数据每隔15分钟文件同步到离线数据平台，然后用同一套SQL代码进行离线入库操作。...但是随着 Flink1.12版本的发布，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。...在 Flink中文网上，社区分享了阿里巴巴之信和天离两位同学关于建设 Flink 批流一体的实时数仓应用： ? 例如 Online 的一些数据，可以用 Flink 做 ETL，去实时的写入 Hive。

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

为此，可通过建设实时数仓解决上述问题，实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求，依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术，兼具时效性和灵活性优势，可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。...• 二是降低企业成本，湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。...，以支持流读、批读等流批一体处理。...3.2 流批数据模型加工 实时数据通过实时入湖集中接入数据湖后，将转换成流批一体的数据格式，支持流批方式的读取和加工，针对实时数据模型构建过程中的数据依赖特点，实时数仓在数据资产模型的加工能力支持上有不同的侧重点...实时数仓基于流批一体数据集成，提升数据加工时效性，促进全行实时分析型应用架构的统一，对实时场景建设支撑等具有重要意义。

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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。...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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Flink流批一体 | 青训营笔记

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、...一套班子：统一开发人员角色，现阶段企业数据分析有两个团队，一个团队负责实时开发，一个团队负责离线开发，在流批一体的理念中，期望促进两个团队的融合。...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。...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...反欺诈 基于规则的监控报警 流式Pipeline 数据ETL 实时搜索引擎的索引 批处理&流处理分析 网络质量监控 消费者实时数据分析 Flink电商流批一体实践 目前电商业务数据分为离线数仓和实时数仓建设

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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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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...，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，统一流批代码； 展示层，

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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。...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。...RDDM 全称是 real-time detail data model - 实时明细数据模型，它涉及订单、流量、商品、用户等，是京东实时数仓的重要一环，服务了非常多的核心业务，例如黄金眼/商智、JDV

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数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花？网易数帆实时数据湖Arctic的新探索

所以，团队一开始的目标其实是为了实现流批一体，也就是将实时数据和离线数据的处理和存储统一起来。 那为什么后面演变成湖仓一体呢？...马进将流批一体划分为三个层次，分别是存储流批一体、开发流批一体和工具流批一体，并给出了这样一个等式： “存储流批一体 = 湖仓一体 = 基于数据湖实现所有数仓功能” 离线数仓存储从本质上来讲，对应的就是数据湖技术...今年在网易数字 + 大会上正式宣布将实时数据中台作为战略来推进，是网易数帆在推进湖仓一体过程中有优势的一点。 4 流批一体的最终目标还有多远？...对于网易数帆来说，湖仓一体（即存储的流批一体）是最终实现流批一体必经的一步，最终愿景是用一个逻辑一套代码去覆盖离线和实时两个场景。...把工具和团队统一之后，中台的模块如数据模型、数据资产、数据质量等等也都可以做流批一体了，从原先只有离线的功能，到具备实时功能，这被称为工具流批一体，更确切的说法是中台模块的流批一体，最终给前端业务呈现的就是实时数据中台

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实时开发平台建设实践，深入释放实时数据价值丨 04 期直播回顾

三、基于数栈实时开发平台建设实时数仓 分享完实时数仓的建设方法论，接下来来为大家分享实时数仓的建设流程。...批流一体 支持 Flink 批流一体式采集 + 开发， 集成 Iceberg，赋能一体式湖仓建设模式。...促进数据规范 协助企业构建实时数仓，建设实时数据标准及规范。搭建一套实时任务调度、任务运行监控及实时任务可靠恢复机制于一体的实时数据平台，保障数据质量，提供统一标准的数据出口。...某国有专业经济信息服务机构 某证券客户 五、数栈批流一体架构解析 最后我们为大家介绍一段拓展资料，关于数栈批流一体架构的解析。...批流一体整体架构 批流一体核心价值 批流一体数据建设链路 批流一体采集技术架构 原文来源：VX 公众号 “数栈研习社” 开源项目库地址：https://github.com/DTStack

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实时数仓：实时数仓3.0的演进之路

带着上面的问题我们再来接着聊一聊最近一两年和实时数仓一样很火的另一个概念：批流一体。...对于批流一体的理解，笔者发现有很多种解读，比如有些业界前辈认为批和流在开发层面上都统一到相同的SQL上是批流一体，又有些前辈认为在计算引擎层面上批和流可以集成在同一个计算引擎是批流一体，比如Spark/...实时数仓2.0 笔者认为无论是业务SQL使用上的统一还是计算引擎上的统一，都是批流一体的一个方面。除此之外，批流一体还有一个最核心的方面，那就是存储层面上的统一。...实时数仓3.0 按照批流一体上面的探讨，如果计算引擎做到了批流一体的统一，就可以做到SQL统一、计算统一以及存储统一，这时就迈入实时数仓3.0时代。...对于以Spark为核心技术栈的公司来说，实时数仓2.0的到来就意味着3.0的到来，因为在计算引擎层面Spark早已做到批流一体。

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湖仓一体电商项目（一）：项目背景和架构介绍

，目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通，实现企业级项目离线与实时数据指标分析。...这就是我们今天听到的“批流一体”,在业界中很多人认为批和流在开发层面上都统一到相同的SQL上处理是批流一体，也有一些人认为在计算引擎层面上批和流可以集成在同一个计算引擎是批流一体，比如：Spark/SparkStreaming...以上无论是在业务SQL使用上统一还是计算引擎上的统一，都是批流一体的一个方面，除此之外，批流一体还有一个最核心的方面就是存储层面上的统一。数据湖技术可以实现将批数据和实时数据统一存储，统一处理计算。...我们可以将离线数仓中的数仓和实时数仓中的数仓数据存储统一合并到数据湖上，可以将Kappa架构中的数仓分层Kafka存储替换成数据湖技术存储，这样做到“湖仓一体”的构建。...批流存储都基于Iceberg/HDFS存储之后，就完全可以复用一套相同的数据血缘、数据质量管理体系。实时数据的更新。

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流批一体技术框架探索及在袋鼠云数栈中的实践

二、数栈在流批一体数仓上的演进 随着客户体量增大，客户需求逐步增加，面对PB级别的批数据和流数据的处理需求，数栈技术团队面临越来越多的挑战，在这个过程中逐步完善了数栈数仓架构体系。...从2017年的基于传统架构的批处理经过4年迭代到基于混合架构的流批一体数仓，如图： ​ 数栈流批一体架构混合数仓演进过程示意图 1....虽然使用Spark和Flink计算引擎满足了客户对于实时数据的场景呈现，但由于Spark虽然理念上是流批一体但本质上还是基于批来实现流，在实效上仍存在一定的硬伤。...FlinkX在数栈中实现流批一体流程图 3. 数栈流批一体在数仓上的实践 下面结合架构图场景讲述下数栈流批一体的做法。 ​...数栈流批一体架构，通过迭代已实现实时数仓+OLAP场景结合，只需一套代码就可进行多个计算处理模式，不仅满足了企业低延迟、高时效的业务驱动需求，同时也降低了企业开发、运维、人工成本。

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基于Flink+ClickHouse打造轻量级点击流实时数仓

关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。...点击流及其维度建模 所谓点击流（click stream），就是指用户访问网站、App等Web前端时在后端留下的轨迹数据，也是流量分析（traffic analysis）和用户行为分析（user behavior...点击流数据一般以访问日志和埋点日志的形式存储，其特点是量大、维度丰富。以我们一个中等体量的普通电商平台为例，每天产生200+GB、十亿条左右的原始日志，埋点事件100+个，涉及50+个维度。...按照Kimball的维度建模理论，点击流数仓遵循典型的星形模型，简图如下。 点击流数仓分层设计 点击流实时数仓的分层设计仍然可以借鉴传统数仓的方案，以扁平为上策，尽量减少数据传输中途的延迟。...因此，我们采用了一种比较曲折的方法：将原表重命名，在所有节点上建立与原表schema相同的新表，将实时数据写入新表，同时用clickhouse-copier工具将历史数据整体迁移到新表上来，再删除原表。

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