# 实现大数据流批一体架构指南
## 介绍
大数据处理日益成为现代数据分析与业务智能的核心需求。在这个领域，“流式处理”和“批处理”是两种主要的数据处理方式。为了提高效率，同时满足实时性与批量处理的需求，结合大数据流与批处理的一体化架构显得尤为重要。本文将为初学者提供一份实现“大数据流批一体架构”的详细指南。
## 流程步骤
以下是实现这一架构的基本步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-08-31 09:03:58
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# 糸统桌面大数据与 Python 编程
## 引言
随着信息技术的飞速发展，大数据正逐渐改变我们的生活和工作方式。尤其是在数据分析和科学计算领域，Python无疑是一个非常流行且强大的工具。结合“糸统桌面大数据”这个强大的平台，我们可以更轻松地处理和分析大量数据。本文将带您了解如何利用Python在糸统桌面上进行大数据处理，提供相关的代码示例，并通过一些可视化工具帮助您更好地理解整个过程。
年前回顾了一遍大数据体系，做个简要总结;1 Hadoop mapduce+hdfshdfs自行了解mapduce概述
原创
2022-12-19 14:05:14
47阅读
“伴随着实时化浪潮的发展和深化，Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准。Flink 一方面持续优化其流计算核心能力，不断提高整个行业的流计算处理标准，另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地，但是，随着计算流批统一的逐渐完善的同时，Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年一直在反复强调流批一体，即：使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数
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2023-08-02 22:03:17
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https://www.51doit.com/archives/1166.html
原创
2023-04-01 03:42:43
121阅读
# Spark大数据流
## 什么是大数据流？
大数据流（Stream Processing）是指对不断生成的数据流进行实时处理的能力。随着物联网（IoT）、社交媒体和在线交易等的普及，每时每刻都有大量数据产生。为了解决如何迅速、有效地获取并分析这些数据流，流处理技术应运而生。
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，因其出色的性能和灵活性，成为了流处理领域的主流选择。Spark
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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文章目录（1）数据时效性（2）流处理与批处理（3）流处理与批处理对比（4）流批一体API（DataStream） （1）数据时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。如果我们是处理以年，月、周为单位的级别的数据处理，进行统计分析，那么最新数据与当前相差几周 几月或许都没太多影响。 但是如果我们处理的是以天为单位或者一小
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2024-06-13 19:11:23
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为了助力企业实现数字化转型升级，亿信华辰提供了一系列完善的产品线和成熟的整体解决方案。实时大数据平台PetaBase-s作为亿信华辰的一款数据存储产品，能帮助企业在这股大数据的数字化漩涡中激流勇进、加速前行。PetaBase-s是基于开源Hadoop 2.x 平台基础上开发的，具有软件著作权的国产分布式实时大数据平台。PetaBase-s实时大数据平台被设计为全新的大数据实时分析解决方案，可以为金
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2024-02-01 10:28:18
250阅读
基于TB级的在线数据，支持缴费帐单明细在线查询。大家都知道，像银行帐单流水一样，查几年的流水是常有的事。
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2022-06-06 16:08:23
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在大数据时代，数据处理需求日益复杂，企业对实时数据处理能力的要求越来越高。Apache Spark和Apache Flink作为当前最主流的
大数据以Java技术为基础，在熟练掌握了Java技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。
随着2017年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也是各个企业争夺的新焦点。那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java，Java与大数
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2017-07-19 15:57:00
131阅读
# 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
138阅读
# 如何实现Java大数据量的跑批
## 1. 整体流程
下面是实现Java大数据量的跑批的整体流程，可以用一张表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到数据源 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 写入数据 |
| 5 | 关闭连接 |
## 2. 代码实现
### 2.1 连接到数据源
首先，我们需要连接到数据源
原创
2023-08-02 18:05:33
199阅读
一、二、常见问题排查1、数据反压 背压(Backpressure)机制排查点击JobName点击某个算子点击Backpressure查看，状态为HIGH时，则存在数据反压问题注：若流程为A->B->C->D->E->F ，BCDEF出现反压(即这里status为high)，则表示A处理流程导致 B->C->D->E->F 相继慢查看背压：当DA
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2024-03-21 14:56:17
289阅读
在2016年10月的云栖社区在线培训上，来自阿里云大数据事业部的秦续业分享了《双剑合壁——Python和大数据计算平台的结合实战》。他主要介绍了数据分析和机器学习的方法、DataFrame整体架构以及基础API、前端、后端、机器学习的具体实现方法。本次视频直播的整理文章整理完毕，如下内容。数据分析和机器学习大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的，其实一个Java的环境。很多人喜欢用Pyth
上一节研究了Flink的基本概念、适用场景、核心组成等内容，本节研究Flink的应用案例，重回WordCount，使用批数据和
原创
精选
2024-09-01 11:12:53
228阅读
大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷歌、
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2024-08-26 00:31:12
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## Python实时流数据大数据的实现流程
为了实现Python实时流数据的处理，我们需要以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的Python库 |
| 2 | 连接数据源 |
| 3 | 处理流数据 |
| 4 | 存储流数据 |
接下来，我将逐步指导你完成以上每个步骤所需要的操作和代码。
### 步骤1：安装必要的Python库
首
原创
2023-12-04 15:36:22
177阅读
原创
2022-07-04 11:44:46
696阅读
