目录数仓架构离线数仓实时数仓Hive 实时化Hive streaming sinkHive streaming source实时数据关联 Hive 表Hive 增强Hive Dialect 语法兼容向量化读取简化 Hive 依赖Flink 增强Flink Filesystem connector引入 Max Slot简介： Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线
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2023-07-29 14:54:12
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本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先
将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。
其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。
如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。
另
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2024-08-27 13:21:51
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# Flink MySQLSource 批流实现教程
## 1. 整体流程
下面是使用 Flink 实现 MySQLSource 批流的整体流程。你可以按照这个流程一步一步进行操作。
```mermaid
journey
title Flink MySQLSource 批流实现流程
section 创建 Flink 项目
section 添加 Flink SQL 和
原创
2023-10-10 11:38:23
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自 Google Dataflow 模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为 Dataflow 模型的最早采用者之一，Apache Flink
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2024-05-05 17:01:08
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目录一、流处理相关概念1.数据的时效性2.流处理和批处理1）批处理2）流处理3）流处理与批处理对比3.流批一体API二、流批一体编程模型三、Data-Source1.预定义的source1)基于集合的source 2）基于文件的source3）基于socket的source2.自定义的source1）随机生成数据2）mysql四、Transformations1.整体分类1）对单条记录的
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2024-02-06 20:35:54
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作者｜贺小令Apache Flink 持续保持高速发展，是 Apache 最活跃的社区之一。Flink 1.16 共有 240 多个 Contributor 热情参与，共完成了 19 个 FLIP [1] 和 1100 多个 issue，给社区带来非常多振奋人心的功能。Flink 已经是流计算领域的领跑者，流批一体的概念逐渐得到大家的认可，并在越来越多的公司成功落地。
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2024-01-25 22:28:45
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摘要：本文由 Apache Flink Committer 马国维分享，主要介绍 Flink 作为大数据计算引擎的流批一体融合之路。内容包括：背景流批一体的分层架构流批一体DataStream流批一体DAG Scheduler流批一体的Shuffle架构流批一体的容错策略未来展望Tips：点击文末「阅读原文」可查看更多技术干货～ 一、背景随着互联网和移动互联网的不断发展，各行各业都积累海
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2024-04-29 17:44:51
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摘要：StreamNative 联合创始人翟佳在本次演讲中介绍了下一代云原生消息流平台 Apache Pulsar，并讲解如何通过 Apache Pulsar 原生的存储计算分离的架构提供批流融合的基础，以及 Apache Pulsar 如何与 Flink 结合，实现批流一体的计算。内容包括:Apache Pulsar 是什么Pulsar 的数据视图Pulsar 与 Flink 的批流融合Puls
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2021-06-07 19:57:58
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作者：Sijie Guo编辑：IreneApache Flink和 Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。4 月 2 日，我司 ...
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2021-08-19 13:37:00
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如何融合两个开源技术框架Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。
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2021-07-19 09:49:20
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简介： 如何通过 Apache Pulsar 原生的存储计算分离的架构提供批流融合的基础，以及 Apache Pulsar 如何与 Flink 结
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2021-05-27 09:48:00
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多流转换 文章目录多流转换一、分流二、基本合流1. 联合（Union）2. 连接（Connect）2.1 基本连接流（ConnectedStreams）2.2 广播连接流（BroadcastConnectedStreams）三、基于时间的合流--双流联结（Join）1.窗口联结（Window Join）2. 间隔联结（Interval Join）3. 窗口同组联结（Window CoGroup）四
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2024-03-07 20:44:14
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一、流批一体流批一体的目标是希望能够为有限数据和无限数据提供一套统一的处理 API，包括 Datastream API 与 Table/SQL API，其中有限数据的处理对应离线处理，而无限数据的处理则对应在线处理。之所以需要这么一套流批一体的处理 API，主要有以下两个原因：首先，随着实时计算的不断发展，大多数企业数据处理的 pipeline 都是由离线处理和在线处理组成的，使用同一套开发 AP
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2023-10-23 21:44:14
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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、一个逻辑。
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。
一套系统：统一数据处理技术，不管实时
原创
2023-09-25 06:40:47
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摘要：本⽂由社区志愿者苗文婷整理，内容来源⾃ LinkedIn 大数据高级开发工程师张晨娅在 Flink Forward Asia 2020 分享的《从 Spark 做批处理到 Flink 做流批一体》，主要内容为：为什么要做流批一体？当前行业已有的解决方案和现状，优势和劣势探索生产实践场景的经验Shuflle Service 在 Spark 和 Flink 上的对比，以及 Flink 社区后面可
Apache Flink 继续快速发展，是 Apache 中最活跃的社区之一。Flink 1.16 有超过 230 名贡献者热情参与，完成了 19 个 FLIP 和 900+ 个问题，为社区带来了许多令人兴奋的功能。Flink 已经成为流处理的主角和事实标准，流批处理统一的概念正在逐渐获得认可，并在越来越多的公司中成功实施。此前，流批一体的概念更强调统一的API和统一的计算框架。今年，基于此，Fl
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2024-05-04 22:51:56
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Flink 1.11 features 已经冻结，流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔，在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读，大家可期待正式版本的发布。首先恭喜 Table/SQL 的 blink planner 成为默认 Planner，撒花、撒花。Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-onc
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2024-05-25 12:06:53
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实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spa
原创
2023-06-01 17:11:34
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