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。
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求，因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下，这是典型的Lambda架构，存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下，我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践，已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力，我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL，存储层面统一于Iceberg。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势，但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一，导致系统和研发重复投入，在这之上的数据模型、代码也不能统一；其次是缺少数据治理，实时数据通常没有纳入数据中台管理，没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题，网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍，Arctic 具备实时数据更新和导入的能力，能够无缝对接数据中台，将数据治理带入实时领域，同时支持批量查询和增量消费，可以做到流表和批表的一体。
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。
数据平台领域发展 20 年，逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域，当下的架构已经完美了吗，主要问题和挑战是什么？在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下，数据平台又该如何演进，以适应未来的数据使用场景？
相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到，大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和 HTAP、流批一体的大趋势，之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。关于该话题，笔者早已如鲠在喉，但因拖延症又犯迟迟没有动笔，最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
摘要：本文整理自 Shopee 研发专家李明昆，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
进入大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构，能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据，做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中，为满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据，并且可以保证数据的一致性，但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台，本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建，湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化，项目所用到的技术组件都从基础搭建开始，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。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题，分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析，后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
8 月 27 日，ChunJun 社区联合 OceanBase 社区举办开源线下 Meetup，围绕「构建新型的企业级数仓解决方案」主题，多位技术大牛和现场爱好者汇聚一堂，畅所欲言。
8月27日，ChunJun社区联合OceanBase社区举办开源线下Meetup，围绕「构建新型的企业级数仓解决方案」主题，多位技术大牛和现场爱好者汇聚一堂，畅所欲言。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
作者 | 郑思宇 在愈发复杂的大数据场景下，数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现，湖仓一体架构走向舞台中央。此前，InfoQ 也曾在 《湖仓一体会成为企业的必选项吗？》 一文中提到，对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，将成为不可逆转的趋势。 虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的，但作为一种新兴的架构，大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段，有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。本文，我们希望从技术选型的角度出发，让你重新理解湖仓一体的本质与要求，扫除技
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
嘉宾 ｜ 付海涛 编辑 ｜ 贾亚宁 Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。出于对云原生和 Flink 之间的关系，以及最新提出的流式数仓这个概念的好奇，我们特意邀请了付海涛老师。 付海涛老师目前在京东担任资深技术专家，日常工作包含 Flink 引擎的优化增强、容器环境任务的优化和智能运维等，一起来看看他的独家理解吧。 一、如何快速恢复作业 我们日常的工作中，
首先看下数仓架构。数仓的数据接入主要有两个来源，一个是客户端的上报，还有一个是业务后台 DB 的上报，这两份数据都会通过一个消息队列接入数仓。我们的数据仓库采用lambda架构，总体分为离线和实时两套体系，分别有自己的计算和存储体系。离线主要是以 Hive 作为存储载体，计算以 Spark 为主，Map Reduce为辅。实时数据处理主要用了 Flink，再辅以Kafka和OLAP。
今天，数据平台是企业的必选项。长期以来，企业在选择数据平台架构时，多倾向于针对流处理和批处理两大场景分别部署两套方案。近年来，一体化数据融合平台的概念逐渐受到关注，行业开始尝试在同一个架构中同时处理不同类型的数据，简化数据平台技术栈。那么企业真的可以使用一套解决方案应对所有场景吗？一体化数据平台有哪些主流选项？Lambda 与 Kappa 架构各有哪些优势和不足？企业该如何选择适合自己的解决方案？
这本书的最大特点是通俗易懂，只要有一点点的开发经验就可以读懂这本书。通过这本书，可以很轻易地理解类似于淘宝、京东这样的网站背后是怎么运行的，然后建立起一个比较宏大的视野，了解到自己平时所做的工作在整个团队里的是怎么样的定位。可能唯一的遗憾在于这本书成书于2012年，有些技术已经跟不上现在的技术发展，比如云原生、分布式数据库。
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。
字节跳动早期为了快速支持业务，对于电商流量数据采用Lambda的设计架构，由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营，设计架构的弊端也愈发凸显。
互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是Lambda架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求，从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14，累计已升级更新了 6 个大的版本，目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务，日均处理 10 万亿 + 的消息，并在国内外搭建了 10+ 集群。
提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。它能够有效地支撑离线和实时的数据开发需求，但它流和批两条数据链路割裂所导致的高开发维护成本以及数据口径不一致是无法忽视的缺陷。
数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。 全量数据包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据，各类任务包括报表、可视化、高级分析和机器学习。
机器之心发布 机器之心编辑部 国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本，让数据智能触手可及。 湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的，国产唯一的开源数据湖存储框架，并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求，深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现
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。
一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。
作者：代来，腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构，流与批是两条割裂的链路，维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
上一期讲了Lambda架构，对于实时数仓而言，Lmabda架构有很明显的不足，首先同时维护两套系统，资源占用率高，其次这两套系统的数据处理逻辑相同，代码重复开发。
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
❝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。 ❞
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：
采访嘉宾｜王峰（莫问） 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一，Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎，同时支持流批执行模式，并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年，它被接纳为 Apache 孵化器项目，仅仅几个月后，它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说，阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量，阿里从 2015 年开始调研 Flink，并于 2016 年第一次在搜
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。
笔者在 2021 年底，曾应科技媒体 InfoQ 的邀请，总结了 2021 年的数据平台架构（详见：解读数据架构的 2021：大数据 1.0 体系基本建成，但头上仍有几朵乌云），提出了的 2021 年的 5 个热点、4 个趋势和 3 个挑战。在过去的两年，数据架构领域发生了很多重大变化（很多是拐点级变化），例如大模型技术突破、向量检索成为热点、半 / 非结构化类 Dark Data 开始被关注等等。作为数据平台从业者，笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势？”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。
Flink Forward Asia 2020 三天的分享已经结束，在这次分享上，自己也收获到了很多。这里写一篇文章来记录下自己这次的收获和总结，从个人的视角以及理解，和大家一起分享下，当然，如果有理解错误的地方，也欢迎大家指出。
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX 得到了快速发展。
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、一个逻辑。
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