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批流一体计算框架

批流一体计算框架是一种云计算架构，它将批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）集成在一起，以提供高效的数据处理能力。批流一体计算框架可以处理大量的数据，并且可以实现实时数据处理和分析。

批流一体计算框架的优势在于它可以处理大量的数据，并且可以实现实时数据处理和分析。它可以应用于各种场景，例如金融、医疗、物联网、大数据分析等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  1. 腾讯云批量计算（Batch Computing）：https://cloud.tencent.com/product/batch
  2. 腾讯云流量计算（Stream Computing）：https://cloud.tencent.com/product/stream
  3. 腾讯云大数据分析（Big Data Analysis）：https://cloud.tencent.com/product/bigdata

批流一体计算框架是一种云计算架构，它将批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）集成在一起，以提供高效的数据处理能力。批流一体计算框架可以处理大量的数据，并且可以实现实时数据处理和分析。

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  2. 腾讯云流量计算（Stream Computing）：https://cloud.tencent.com/product/stream
  3. 腾讯云大数据分析（Big Data Analysis）：https://cloud.tencent.com/product/bigdata
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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

此外，如果计算结果不在执行过程中连续生成，而仅在末尾处生成一次，那就是批处理（分批处理数据）。 批处理是流处理的一种非常特殊的情况。...在流处理引擎之上，Flink 有以下机制： 检查点机制和状态机制：用于实现容错、有状态的处理； 水印机制：用于实现事件时钟； 窗口和触发器：用于限制计算范围，并定义呈现结果的时间。...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 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。...用户行为 `province` INT, -- 用户所在的省份 `ts` BIGINT, -- 用户行为发生的时间戳 `proctime` AS PROCTIME(), -- 通过计算列产生一个处理时间列...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。...用户行为 `province` INT, -- 用户所在的省份 `ts` BIGINT, -- 用户行为发生的时间戳 `proctime` AS PROCTIME(), -- 通过计算列产生一个处理时间列

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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、...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。...流批一体的Shuffle Service层 Shuffle：在分布式计算中，用来连接上下游数据交互的过程叫做Shuffle。一般，分布式计算中所有涉及到上下游衔接的过程，都可以理解为Shuffle。...（OLAP场景） 通过前面的对比分析，可以发现: 批式计算是流式计算的特例，Everything is Streams，有界数据集(批式数据)也是一种数据流、一种特殊的数据流; 而OLAP计算是一种特殊的批式计算

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提供流批结合计算能力

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。...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。...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。...CREATE TABLE myTable() WITH (DATASOURCE=\"myTable\", TYPE=\"sql\", KIND=\"lookup\")3.创建规则，连接流和表，并进行计算...即将到来十月我们将继续进行 v1.7.0 的开发，计划的新功能包括连接资源管理、分流计算等。预计将在十月底完成发布。版权声明： 本文为 EMQ 原创，转载请注明出处。

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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？

，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。...； 存储上，以 HDFS 为代表的master dataset 不支持数据更新，持续更新的数据源只能以定期拷贝全量 snapshot 到 HDFS 的方式保持数据更新，数据延迟和成本比较大； 计算逻辑需要分别在流批框架中实现和运行...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...，Lambda plus 利用 Blink 流批一体计算引擎，统一流批代码； 展示层，表格存储提供了多元索引和全局二级索引功能，用户可以根据解决视图的查询需求和存储体量，合理选择索引方式。

1.7K21

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。...因此对于这类需求，只实现计算统一也是可行的。通过计算统一去降低用户的开发及维护成本，解决数据口径不一致的问题。 在流批一体技术落地的过程中，面临的挑战可以总结为以下 4 个方面： 首先是数据实时性。...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。

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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

​ 一、关于流批一体数据仓库 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。...而流批一体则使用一套代码呈现两套业务数据，开发、运维成本降低一半，实效性显著提升。 那么，什么又是流批一体数据仓库呢？...三、数栈流批一体核心引擎FlinkX技术解读 FlinkX是一款基于Flink的流批统一的数据同步以及SQL计算工具。...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。 ​...数栈未实现流批一体处理方式： 对于上面这个场景数栈未实现流批一体前的做法是分时图的买卖点会采用Flink计算，日K、周K等的买卖点通过配置周期Spark任务进行计算，即经典的Lambda架构，这种架构的痛点是比较明显的

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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...在这类 Lambda 架构中，Flink 流批一体主要带来的优势是实现计算统一。通过计算统一去降低用户的开发及维护成本，解决两套系统中计算逻辑和数据口径不一致的问题。...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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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。

5.2K20

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。...最终，业务并不关心源数据的形式，我们需要一个框架来快速轻松地交付数据产品，而无需添加大量基础设施或需要下游数据库。这种架构没有一个花哨的名字——主要是因为它应该一直是这样运作的。...但是，您可能不知道 Apache Flink 从一开始就是一个批处理框架。然而，Flink 很早就通过两个独立的 API 接受了批处理和流媒体。...这不仅可以用于存储某些计算的结果，还可以保持计算的逻辑状态。例如，为您因欺诈而关闭的帐户保留分类帐 - 这样您就不会重新发送未来的请求。要写入接收器，就像定义一个表并将其选择为接收器一样简单。

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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。...应用场景 流式计算应用在实时场景，如：业务监控、实时推荐等。 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。...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

job sink到S3需要处理小文件问题•默认S3存储方式不支持CDC(Change Data Capture),所以只支持离线数仓•因为安全要求，有时需求删除或更新某个客户数据时，只能全量(或指定分区)计算并...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。...从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...hoodie.parquet.small.file.limit 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...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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腾讯游戏广告流批一体实时湖仓建设实践

具体到流批一体，这里可以细分为存储和计算两个层面，我们可以按照以下步骤去确定目标：（1）存储层面流批一体，即通过一种统一的存储技术能在同一张表上同时支持流处理和批处理，以此达到“Single Source...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...3.2 计算层面流批一体对于计算层面流批一体的问题，上文提到希望寻找一个实现了Dataflow模型的计算引擎去统一处理批处理层和流处理层的数据计算，因此Flink就成为了最佳的技术选型。...3.3 存储及计算层面流批一体实践上述两种对Lambda架构的改进分别只在存储或计算层面做了流和批的统一，而我们的最终目标是希望能够在存储及计算层面均实现流批一体，将整体优势最大化，也才能称之为真正的“...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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