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流批一体的好处

流批一体是指将实时流处理和批处理相结合的一种处理方式，它可以带来许多好处，包括：

更好的数据处理效率：流批一体可以将实时流处理和批处理相结合，从而充分利用实时流处理的低延迟和批处理的高吞吐量，提高数据处理效率。
更好的数据分析准确性：流批一体可以将实时数据和历史数据相结合，从而提高数据分析的准确性和可靠性。
更好的数据应用场景支持：流批一体可以支持更多种类的数据应用场景，包括实时流处理、批处理、数据分析等等。
更好的数据处理灵活性：流批一体可以根据不同的业务需求进行灵活的调整，从而更好地满足不同的数据处理需求。

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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。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。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。

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流批一体在京东的探索与实践

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❝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 ? ? ? ? ? ? ?...站在用户的角度来看对于相同的指标，有离线的、实时的，而且部分场景下口径不能统一！ ? ? 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 ? ? ?

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Flink on Hive构建流批一体数仓

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大数据架构如何做到流批一体？

；简述大数据架构发展 Lambda 架构 Lambda 架构是目前影响最深刻的大数据处理架构，它的核心思想是将不可变的数据以追加的方式并行写到批和流处理系统内，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...图4 Kafka + Flink + ElasticSearch的混合分析系统 Lambda plus：Tablestore + Blink 流批一体处理框架 Lambda plus 是基于 Tablestore...表格存储支持用户 tp 系统低延迟读写更新，同时也提供了索引功能 ad-hoc 查询分析，数据利用率高，容量型表格存储实例也可以保证数据存储成本可控；计算上，Lambda plus 利用 Blink 流批一体计算引擎

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Dlink + FlinkSQL构建流批一体数据平台——部署篇

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干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

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CSA1.4：支持SQL流批一体化

这使客户能够创建独特的 ETL 流、实时数据仓库和创建有价值的数据源，而无需大规模重新设计基础设施。为什么是批处理+流媒体？...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。...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。...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。SSB 中的新 DDL 接口提供了从CDP 堆栈中的任何位置定义流和批处理源并使用连续 SQL 连接它们的功能。...而不必解析流数据的流水。

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基于Flink和Kafka构建批流一体的数据集成平台

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触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

前言当前公司的大数据实时链路如下图，数据源是MySQL数据库，然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka，最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理，最后输出到下游对应的存储...SQL语法大体上一致的批流一体架构，并且做了一些功能上的增强与优化。...•相比Flink纯内存的计算模型，在延迟不敏感的场景Spark更友好这里举一个例子，比如批流一体引擎SS与Flink分别创建Kafka table并写入到ClickHouse，语法分别如下 Spark...的Format、与Spark/Hive语义基本一致的get_json_object以及json_tuple UDF，这些都是在批流一体引擎做的功能增强的一小部分。...新方案收益通过链路架构升级，基于Flink/Spark + Hudi的新的流批一体架构带来了如下收益 •构建在Hudi上的批流统一架构纯SQL化极大的加速了用户的开发效率•Hudi在COW以及MOR不同场景的优化让用户有了更多的读取方式选择

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