“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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2023-08-31 17:57:47
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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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关于流批一体的一点思考： 流批一体主要核心在三个方面：存储一体
计算一体
应用一体1、统一数据采集层。数据源：在数据源层面，分为日志类和业务类，使用一致的的采集方法。 使用Flink CDC统一采集，经Kafka传输到数据存储层。 这样不需要再维护Sqoop和另一套采集系统。2、统一数据存储层。消息队列首先在计算层，Pulsar Broker 不保存任何状态数据、不做任何数据存储，称之为服务层。
Java中的I/O输入和输出
1
、流：代表任何有能力产出数据和数据源对象，或者有能力接收数据的数据端对象（流概念屏蔽了I/O设备中处理数据的底层细节）；
2、Java类库中的I/O类分为3大类：
1）InputStream/Reader：输入基类
（2）OutputStream/Writer：输出基类
（3）RandomAccessFile：随机文
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2024-09-05 16:22:26
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流批一体的内涵 流批一体中的“流批”是指流处理与批处理，是两种不同的数据处理方式，而不是对数据种类的划分。具体来说，数据可以按产生的时间划分为历史数据与实时数据，亦可按数据的明细程度分为流水数据与切片数据；数据处理方式按窗口大小可分为流式处理与批式处理，亦可按处理时延分为实时处理与离线处理。流批一体包括两方面内涵：
1、计算一体：同一套计算逻辑可以同时应用于流处理与批处理两种模式，且在最终结果
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2022-07-25 09:45:00
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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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“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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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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一、流计算与批计算一）流计算与批计算流计算：无限数据之上的计算批计算：有限数据之上的计算二）流计算与批计算的比较特性批计算流计算数据范围有界数据无界数据任务执行分批执行、有终止全部执行、无终止延时小时级、天级秒级、分钟级数据场景数据量超大数据、无法以流的形式交付数据以流的形式交付资源消耗大小数据质量要求低要求高业务场景清算对账、报表生成、特征生成欺诈检测、实时风控、实时推荐关注点可扩展性、吞吐、容
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2023-09-05 10:03:29
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文章目录系列文章目录前言一、基于数据湖icerberg的流批一体架构二、创建表三、创建topic四. 测试:1.测试count4.2 测试group by count4.3 参考官网配置流模式4.4 流模式group by测试总结 前言lambda架构中， kafka->flink中支持 各种流函数， 数据入iceberg后，如何对icberg进行流操作，实现类似流函数的结果？ 基于数据湖的
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2023-09-17 08:02:38
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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。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。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem conne
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2023-08-30 15:33:06
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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
抽象层次flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。最低级抽象只提供有状态流。它通过 Process Function嵌入到DataStream中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对Core API编程，如DataStream API（有界/无
背景实时即未来,在实时处理流域 Apache Spark 和 Apache Flink 是一个伟大的进步,尤其是Apache Flink被普遍认为是下一代大数据流计算引擎, 我们在使用 Flink & Spark 时发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 我们将一些好的经验固化下来并结
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2023-05-25 23:32:18
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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
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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正文开始摘要数据仓库，数据湖，包括Flink社区提的流批一体，它们到底能解决什么问题？今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发，将问题抽丝剥茧，从技术维度娓娓道来：为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案？它的核心难点与核心问题在哪？如果想稳定落地，系统设计该怎么做？业务背景1.1 典型实时业务场景首先我们来看一个典型的实时业务场景，这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景，整个链路也是一个典型的流
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2024-02-01 19:22:21
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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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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
