1.批处理与流式处理之前在公司学Hadoop，只知道hadoop做数据处理的时候，得先把数据文件传到HDFS上，然后再启动已经写好的MapReduce程序来跑。有一天听同事的hadoop讲座，他说hadoop是批处理，storm是流式处理，当时不是太理解什么是批处理，流式具体是什么意思。流的概念是有的，学C、C++的时候都有标准输入输出流，知道流其实是对输入和输出的一种抽象。直到在学堂在线看大数据
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。
另外，DataPi
一直没时间来写一下关于实时数仓建设的情况，简单先记录一下。我们在2021年Q1对产品进行了实时能力的构建。主要架构是kafka+flink计算引擎的方式。我们公司的实时计算能力其实已经做了蛮长时间了，之前数据中心的研发同学使用的是rddm框架的实时模型，此次，我们产品化，是希望能够转变为采用FlinkSql的方式。但如实来讲，当前产品支持的FlinkSql的方式，还没有覆盖到实时模型的全部场景，有
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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“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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“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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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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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
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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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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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
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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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
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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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
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
批流一体技术架构
## 引言
在现代软件开发中，数据处理和流程处理是两项非常重要的工作。批处理是一种用于大规模数据处理的技术，而流式处理则是一种用于实时数据处理的技术。在过去，这两种处理方式往往被视为相互独立的，但随着业务需求的增加，批处理和流式处理之间的边界变得模糊起来。为了解决这一问题，批流一体技术架构应运而生。
## 批流一体技术架构概述
批流一体技术架构是一种将批处理和流式处理集成
# 流批一体架构与Flink
随着大数据技术的发展，数据处理架构变得越来越复杂。流批一体架构是一种新兴的处理机制，它将流处理和批处理集成在一个统一的平台上。Apache Flink作为流批一体架构的代表，正受到越来越多的数据工程师的关注。本文将简要介绍流批一体架构的基本概念、Apache Flink的特点，并提供一个简单的代码示例。
## 一、流批一体架构的概念
流批一体架构是一种可以同时处
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
文 | 陈肃 首先，本文将从数据融合角度，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。另外，DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect。为实现一致性的语义保证，我们做了一些额外工作，希望对大家有一定的参考意义。最后，
