实现流批一体架构常见方法流批一体架构是一种将流式计算和批量计算相结合的数据处理架构。实现流批一体架构可以提高数据处理的实时性和效率。下面是一些实现流批一体架构的常见方法：使用流批一体计算引擎：流批一体计算引擎是专门设计用于处理流和批量数据的计算引擎，如Apache Flink、Apache Beam等。这些计算引擎提供了统一的API和编程模型，可以同时处理流和批量数据，并将它们进行无缝地集成和混合
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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目录1. 流处理和批处理2. 流批一体API2.1. DataStream API 支持批执行模式2.2. API2.3. 编程模型1. 流处理和批处理Flink官网：Apache Flink 1.12 Documentation: Learn Flink: Hands-on TrainingBatch Analytics，右边是 Streaming Analytics。批量计算: 统一
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2023-08-17 10:58:21
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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
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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流批一体 Spark 是一种将流处理和批处理相结合的技术架构，旨在利用 Apache Spark 的强大功能进行实时数据分析和复杂事件处理。在这个博文中，我们将详细讨论环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，我们需要准备好运行流批一体 Spark 的环境。确保安装以下依赖项：
1. **Java Development Kit (JDK)** 8
Spark流批一体是大数据处理的重要架构，它能够实现流数据与批数据处理的一体化，提升数据处理效率和实时性。在本篇博文中，我们将深入探讨如何解决Spark流批一体问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等部分，为您提供详实的技术指导和实战经验。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相关的技术栈，确保其兼容性。以下是我们将使用的技术栈：
- **Apache S
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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导读：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-once 的能力。文章摘取自Flink中文社区：“深度解读 Flink 1.11：流批一体 Hive 数仓”作者：李劲松 & 李锐https://mp.weixin.qq.com/s/5GjZw0A0kMLEv2eLd6Dsag数仓架构1、离线数仓 传统的离
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2023-12-28 15:56:15
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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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Flink从入门到精通之-03Flink 部署在上一章中，我们在集成开发环境里编写 Flink 代码，然后运行测试。细心的读者应该会发现：对于读取文本流的流处理程序，运行之后其实并不会去直接执行代码中定义好的操作——因为这时还没有数据；只有在输入数据之后，才会触发分词转换、分组统计的一系列处理操作。可明明我们的代码顺序执行，会调用到 flatMap、keyBy 和 sum 等一系列处理方法，这是怎
Flink流批一体架构是近年来大数据处理领域的一个重要发展，旨在通过统一的框架解决流数据和批数据之间的处理瓶颈。该架构结合了流式处理和批处理的优点，提高了数据处理的效率和准确性。同时，随着实时数据分析需求的增加，流批一体架构越来越受到重视。本文将记录我对解决Flink流批一体架构问题的过程，从技术原理到源码分析，全面展示这一架构的实现细节。
## 技术原理
Flink流批一体架构的核心在于通过
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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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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StreamX: Flink 开发脚手架, 流批一体大数据平台一、? 什么是 StreamX二、? Features三、组成部分3.1 streamx-core3.2 streamx-pump3.3 streamx-console四、如何安装4.1 环境4.2 安装4.2.1 初始化工程 SQL4.2.2 修改相关的数据库信息4.2.3 启动 streamx-console4.2.4 系统配置五
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2024-03-07 12:39:10
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Spark 基本概念MapReduce 存在的缺陷编写难度大不能很好充分利用系统内存一个作业多个MR任务嵌套不友好（每一个task都是jvm进程级别创建销毁开销都很大、每一次都要涉及磁盘或dfs或db和网络 的IO)（期望以pipeline 流水线的方式从头到尾）只能离线处理数据处理读数据（read）–> 规整（ETL）–> 写(write)将业务系统的数据经过抽取（Extract）、
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2024-01-13 07:24:34
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# Apache Spark 流批一体
## 简介
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，可用于大规模数据处理。它提供了一个简单且易于使用的编程接口，支持流处理（Spark Streaming）和批处理（Spark Batch）。
Spark Streaming 是 Spark 的流处理组件，允许以实时方式处理数据流。它支持多种数据源，包括 Kafka、Flum
原创
2023-09-04 06:15:45
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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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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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