其中批处理用于检查流的有效性（lambda），或者我们需要将所有内容都考虑为流（kappa）。 但在战壕中，作为数据从业者，我们想要更多。...我们希望能够以简单的方式轻松整合现有企业数据源和高速/低延迟数据流。我们需要灵活地处理批处理 API 和流 API 以及无缝读取和写入它们的连接性。...从 CSA 1.4 开始，SSB 允许运行查询以连接和丰富来自有界和无界源的流。SSB 可以从 Kudu、Hive 和 JDBC 源加入以丰富流。随着时间的推移，我们将继续添加更多有界的源和接收器。...分布式实时数据仓库——通过物化视图将流数据作为事实与批量数据作为维度进行连接。例如，执行丰富的点击流分析，或将传感器数据与历史测量值结合起来。...例如，通过使用笔记本中 Python 模型的历史记录丰富行为流，为客户实时提供个性化体验。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。...目录： 1.SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性介绍 2.基于SparkSQL-Flow的批量分析框架 3.基于SparkStreaming SQL模式的流式处理支持 4.对于批流一体化...Spark Streaming是把流转化成一个个小的批来处理，这种方案的一个问题是我们需要的延迟越低，额外开销占的比例就会越大，这导致了Spark Streaming很难做到秒级甚至亚秒级的延迟。...四、对于批流一体化ETL的思考 Kettle ETL 工具 提到 ETL 不得不提 Kettle。批、流、数据源、多样性 大多数设计的ETL工具在他面前都相形见绌。...SparkSQL-Flow 是基于Spark架构，天生具有分布式、本地计算、完全SQL开发的批流一体化计算框架。
- 随着大数据领域不断发展，企业对于业务场景的诉求也从离线的满足转到高实时性的要求，“t+0”形式呈现业务数据已是刚需。
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。
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。
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。...Pulsar 是一种多租户、高性能解决方案，用于服务器到服务器消息传递，包括多个功能，例如，在一个 Pulsar 实例中对多个集群提供原生支持、集群间消息跨地域的无缝复制、发布和端到端的低延迟、超过一百万个主题的无缝扩展以及由...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。...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。
3)、采购申请手工合批时，需要人为判断需要合批的采购申请和数量，将某批数量增加，删除原批，同时在合批的批中备注采购申请号和数量，工作量较繁琐。...4)、如果开发合批程序，该程序可以自由选择多个采购申请，合批后生成新的申请。...4)解决方案 开发合批程序，但是不允许修改采购申请数量（包括合批前的以及合批后的）；不允许将MRP运行的结果和手工结果合批，允许合批后的采购申请再次合批，但是合批前的申请将被删除，同时只有相同物料、采购组...、库存地点的才能被合批。...通过程序判断，如果合批前的申请都是MRP运行的结果，则创建的采购申请行项目为90。手工如果发生合批，新采购申请行项目为80，这样可以在供应商门户区分是否经过了合批，同时是否是MRP运行的结果。
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。...Apache Flink主要从以下模块来实流批一体化： 1.SQL层：支持bound和unbound数据集的处理； 2.DataStream API层统一，批和流都可以使用DataStream ApI来开发
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...在 UDF 的兼容问题上，针对使用 Hive 内置函数的场景，社区提供了 load hive modules 方案。...02 技术方案及优化 流批一体是以 FlinkSQL 为核心载体，所以我们对于 FlinkSQL 的底层能力也做了一些优化，主要分为维表优化、join 优化、window 优化和 Iceberg connector...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。
❝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。
改革开放以后，经过三十多年的发展，农产品批发市场已成为联结亿万农民与消费者的纽带，是商流、物流、信息流、资金流的集散中心，并是农产品集中、分散和价格形成的重要环节。...目前农批园主要存在如下难点问题： A、农产品批发市场缺乏统一规划，布局不够合格，造成部分区域市场间恶性竞争，主要表现交易参与者不愿改变多年，现金结算，自由买卖习惯：就电子结算推广，市场经营者担心改变传统的交易管理模式...如下是针对上述问题，梳理出的智慧农批园区综合体解决方案，
人们已经把这些视频应用当成办公必需，现在的大部分业务平台要接入这些系统还是非常麻烦，有没有一套特别简单的系统能把日常有的视频模块融合进来，基于上述需求，我们对视频应用进行分析融合到ovsyunlive系统里，整理成方案...整体架构： QQ图片20210617113723.png 展示方案全部用Web实现，演示效果 QQ图片20210617113530.jpg QQ图片20210617113730.png Git
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
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