批处理是流处理的一种非常特殊的情况。在流处理中，我们为数据定义滑 动窗口或滚动窗口，并且在每次窗口滑动或滚动时生成结果。批处理则不同，我们定义一个全局窗口，所有的记录都属于同一个窗口。...这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API，这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上，关系型 API 会以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。...Table API / SQL 正在以流批统一的方式成为分析型用例的主要 API。 DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道的主要API。...相反，MapReduce、Tez 和 Spark 是基于批的，这意味着数据在通过网络传输之前必须先被写入磁盘。该测试说明，在使用Flink 时，系统空闲时间和磁盘访问操作更少。...因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。
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。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...Source Connectors）支持批式工作负载。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...通过 Pulsar 的 Segmented Streams 方法和 Flink 在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的几个步骤，可以应用多种方法融合两种技术，提供大规模的弹性数据处理。
我们初步实现了 Lookup Table（查询表）的支持，从而完善了流批结合的运算能力，例如实时数据补全的能力。...流批结合计算并非所有的数据都会经常变化，即使在实时计算中也是如此。在某些情况下，你可能需要用外部存储的静态数据来补全流数据。...例如，用户元数据可能存储在一个关系数据库中，流数据中只有实时变化的数据，需要连接流数据与数据库中的批量数据才能补全出完整的数据。...新的版本中，eKuiper 添加了新的 Lookup Table 概念，用于绑定外部静态数据，可以在规则中与流数据进行连接，实现流批结合的运算。使用查询表时，通常有三个步骤。1.创建数据流。...创建数据流时，可通过 DataSource 属性，配置数据流监听的 URL 端点，从而区分各个数据流的推送 URL。
流批共享表 Delta的一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言，流写批读是最常见的场景，也存在流读流写的情况。...一个比较典型的场景是我们消费Kafka的日志，然后写入到delta里，接着我们可能会利用这个表进行交互式查询或者用于制作报表，这是一个典型的流写批读的场景。...如何实现流批共享表 当流式写入Delta常见的无非就三种可能： Upsert操作 纯新增操作 覆盖操作 当然可能还会存在更复杂的类型，我们需要单独探讨。...流批共享的好处 流批共享才是真的王道，因为我们大部分业务场景都是流写批读，比如讲MySQL的数据增量同步到Delta,然后无论ETL,交互式查询，报表都是批读。...所以，后面我们提到的更新删除等等，其实都同时适用于流和批操作。
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。...这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。...值得注意的是，当以流的方式读取Hive表时，该参数的默认值是1m，即1分钟。当temporal join时，默认的值是60m，即1小时。...Temporal Join最新分区 对于一张随着时间变化的Hive分区表，Flink可以读取该表的数据作为一个无界流。...在实际应用中，通常有将实时数据流与 Hive 维表 join 来构造宽表的需求，Flink提供了Hive维表JOIN，可以简化用户使用的复杂度。
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、...流批一体的理念即使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算，进而保证处理过程与结果的一致性。...批） 这些场景下的具体实现如下图 从用户的角度来看，上诉流、批独立实现方案存在一些痛点： 人力成本比较高。...流和批业务场景的特点 Flink中认为所有一切都是流组成，即批式计算是流式计算的特列，有界的数据集是一种特殊的数据流。...； 3.ScheDuler 层架构统一，支持流批场景; 4.Failover Recovery层 架构统一，支持流批场景； 5.Shuffle Service 层架构统一，流批场景选择不同的Shuffle
01 整体思考 提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。...通过一套数据链路来同时满足流和批的数据处理需求是最理想的情况，即流批一体。此外我们认为流批一体还存在一些中间阶段，比如只实现计算的统一或者只实现存储的统一也是有重大意义的。...而在流批一体模式下，开发模式变为了首先完成 SQL 的开发，其中包括逻辑的、物理的 DDL 的定义，以及它们之间的字段映射关系的指定，DML 的编写等，然后分别指定流批任务相关的配置，最后发布成流批两个任务...基于这种天然的错峰，我们可以通过在专属的 JDOS Zone 中进行不同类型的流批应用的混部来提升资源的使用率，并且如果统一使用 Flink 引擎来处理流批应用，资源的使用率会更高。...上图右侧图表是我们在 JDOS Zone 中进行流批混部并结合弹性伸缩服务试点测试时的 CPU 使用情况。可以看到 0 点流任务进行了缩容，将资源释放给批任务。
❝每家数字化企业在目前遇到流批一体概念的时候，都会对这个概念抱有一些疑问，到底什么是流批一体？这个概念的来源？这个概念能为用户、开发人员以及企业带来什么样的好处？跟随着博主的理解和脑洞出发吧。...❞ 前言 到底什么是流批一体？ 批的来源？流的来源？ 为什么要做流批一体？ 从 数据开发的现状出发 探索理想中的流批一体能力支持 最终到数仓落地 go!!! ? ? ? ? ? ? ?...n 年前的引擎能力（hive 等） 对文件、批量数据处理支持很友好 数据多是小时、天级别延迟 结论：批是在批式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ?...近几年的引擎能力（flink 等） 逐渐对流式数据处理、容错支持更好 数据可以做到秒、分钟级别延迟 结论：流是在流式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ? ? ? ? ? ?...博主理解的流批一体更多的是站在平台能力支持的角度上 所以这里重点说明引擎 + 工具链上的期望 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意： 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下： a....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时，引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...七、批和流对数据进行分组方法不同 批和流处理中都是通过readTextFile来读取数据文件，对数据进行转换处理后，Flink批处理过程中通过groupBy指定按照什么规则进行数据分组,groupBy中可以根据字段位置指定...八、关于DataSet Api (Legacy)软弃用 Flink架构可以处理批和流，Flink 批处理数据需要使用到Flink中的DataSet API，此API 主要是支持Flink针对批数据进行操作...，本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理（有界流），所以没有必要分成批和流两套API，从Flink1.12版本往后，Dataset API 已经标记为Legacy(已过时)，已被官方软弃用，
今天我们先从如何实现批流一体这个让很多机构头疼的问题讲起。 前言 量化金融的研究和实盘中，越来越多的机构需要根据高频的行情数据（L1/L2以及逐笔委托数据）来计算量价因子。...今天的推文为大家介绍如何使用DolphinDB发布的响应式状态引擎（Reactive State Engine）高效开发与计算带有状态的高频因子，实现流批统一计算。...批处理和流计算的代码实现是否高效？批和流能否统一代码？正确性校验是否便捷？ 2、现有解决方案的优缺点 python pandas/numpy目前是研究阶段最常用的高频因子解决方案。...类似Flink批流统一的解决方案应运而生。Flink支持SQL和窗口函数，高频因子用到的常见算子在Flink中已经内置实现。因此，简单的因子用Flink实现会非常高效，运行性能也会非常好。...4、流批统一解决方案 金融高频因子的流批统一处理在DolphinDB中有两种实现方法。 第一种方法：使用函数或表达式实现金融高频因子，代入不同的计算引擎进行历史数据或流数据的计算。
，随后将相同的计算逻辑分别在流和批系统中实现，并且在查询阶段合并流和批的计算视图并展示给用户。...流批融合的 Lambda 架构 针对 Lambda 架构的问题3，计算逻辑需要分别在流批框架中实现和运行的问题，不少计算引擎已经开始往流批统一的方向去发展，例如 Spark 和 Flink，从而简化lambda...实现流批统一通常需要支持： 1.以相同的处理引擎来处理实时事件和历史回放事件； 2.支持 exactly once 语义，保证有无故障情况下计算结果完全相同； 3.支持以事件发生时间而不是处理时间进行窗口化...Kappa架构 Kappa 架构由 Jay Kreps 提出，不同于 Lambda 同时计算流计算和批计算并合并视图，Kappa 只会通过流计算一条的数据链路计算并产生视图。...，统一流批代码； 展示层，表格存储提供了多元索引和全局二级索引功能，用户可以根据解决视图的查询需求和存储体量，合理选择索引方式。
这一版本引入了查询表和可更新 Sink 的概念，支持数据流与外部存储的数据一起计算，进一步完善了流批结合的实时计算能力。...添加了新的 Lookup Table 概念，用于绑定外部静态数据，可以在规则中与流数据进行连接，实现流批结合的运算。可更新的 Sink，除了原有的添加功能，支持通过规则对外部输出进行修改和删除。...分析函数的计算默认是在数据流的所有输入事件上进行的。然而，有部分用户的数据流事实上包含了来自不同维度的数据，例如多个设备的数据混杂在一个 MQTT topic 中。...OVER ([PARTITION BY ])假设用户接入一个数据流，其中的事件为来自多个设备的温度数据。以下两个示例分别演示了有无分流的计算效果。...图片统一的 source/sink 资源配置管理页面图片批量流和规则管理新版本中提供了 REST API 和 CLI 接口，用于导入导出当前 eKuiper 实例中的所有流，表和规则定义。
摘要：本文介绍了某零售企业用户基于 Dlink + FlinkSQL 构建批流一体数据平台的实践，主要为部署的分享。...地址 https://github.com/DataLinkDC/dlink 欢迎大家关注 Dlink 的发展~ 一、前言 由于公司需求，最近调研了很多的开源项目，最终发现 Dlink 在建立批流一体的数据平台上更满足需求...3.local 不熟悉的话慎用，并不要执行流任务。 三、集群中心 集群中心配置包括： 集群实例 集群配置其中集群实例适用场景为standalone和yarn session以及k8s session。
数据湖可以汇集不同数据源（结构化、非结构化，离线批数据、实时流数据）和不同计算引擎（流计算引擎、批处理引擎，交互式分析引擎、机器学习引擎），是未来大数据的发展趋势，目前Hudi、Iceberg和DeltaLake...笔者基于对开源数据湖组件Hudi的研究和理解，思考在Iceberg、DeltaLake和Hudi等开源数据湖组件之上构建批流一体近实时数仓的可能性和思路。...03 批流一体 按照上述思路建设的近实时数仓同时还实现了批流一体：批量任务和流任务存储统一（通过Hudi/Iceberg/DeltaLake等湖组件存储在HDFS上）、计算统一（Flink/Spark作业...）、开发统一（Flink/Spark）、业务逻辑统一（同一套逻辑分为批和流）。...业务需求使用同一套加工逻辑开发代码，按照加工时效的粒度分为批和流两类加工，在统一的数据来源上在同一套计算环境分别进行批量和流式数据加工，四方面的统一保证批任务和流任务的数据结果一致性。
table/python/metrics.html 展望后续 在后续版本，易用性仍然是 Flink SQL 的核心主题，比如 schema 的易用性增强，Descriptor API 简化以及更丰富的流
流计算与批计算对比 数据时效性 流式计算实时、低延迟，流式计算适合以“t+0”的形式呈现业务数据； 批计算非实时、高延迟，批计算适合以“t+1”的形式呈现业务数据； 数据特征 流式计算数据一般是动态数据...，数据是随时产生的； 批计算数据一般是静态数据，数据事先已经存储在各种介质中。...批计算应用在离线计算场景，如：数据分析、离线报表等。 运行方式 流式计算的任务是阻塞式的，一直持续运行中。 批计算的任务是一次性完成即结束。...，然后将消息流与多个维表数据进行各种关联查询，最后输出融合查询结果集到目标源，常用在将多个维表数据与实时消息流关联后转换成一个大宽表的场景。...支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。 融合查询语法遵循ANSI SQL标准。
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。...而流处理则是进行了13次操作，其中插入操作5次，删除4次，更新4次。...，流处理处理有插入操作外，还有其他操作。...Sink表有主键 由于Sink表设置了主键，于是流模式产生的更新和删除操作可以通过其找到对应项，就不会报错。 Mysql表无主键 由于Mysql表没有主键，导致每次执行都会插入一批数据。...**比如之前的流操作实际产生了13个行为，而最终落到数据库里只有5条数据，且第二次操作也是插入了5条新的、最终的数据，这就说明中间的操作在同步给数据库之前已经做了合并处理。
2.2 Apache Hudi 我们需要有一种能够兼容S3存储之后，既支持大量数据的批处理又支持增加数据的流处理的数据湖解决方案。...从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...hoodie.parquet.small.file.limit hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 其中：hoodie.combine.before.insert 决定是否对同一批次的数据按...总结 我司基于Hudi实现流批一体数据湖架构上线生产环境已有半年多时间，在引入Hudi之后我们在以下各个方面都带来了一定收益: •成本: 引入Hudi数据湖方案之后，实现了S3数据增量查询和增量更新删除
目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。...19年基于Flink的checkpoint机制，实现了断点续传、流数据续跑等功能，来了解一下它的新特性吧。...（2）实时采集与续跑 19年6月份，袋鼠云数栈研发团队基于FlinkX实现批流数据采集统一，可对MySQL Binlog、Filebeats、Kafka等数据源进行实时采集，并可写入Kafka、Hive...目前流数据实时采集也支持了此功能，即在将源库数据写入目标库的过程中，将错误记录进行存储，以便后续分析数据同步过程中的脏数据，并进行处理。...但由于是流数据采集，任务具有不间断性，没有进行错误数记录达到阈值的触发任务停止操作，待后续用户自行对脏数据分析，进行处理。
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