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流批一体flink

流批一体是指将实时流处理和批处理的技术和应用结合在一起，以便更有效地处理大量数据。Apache Flink 是一个流行的开源流处理框架，可以用于实现流批一体的技术。

Flink 的优势在于它的低延迟和高吞吐量，以及它的容错能力和灵活性。Flink 可以处理来自不同来源的实时数据流，并将其转换、聚合和处理，以便更好地理解数据。Flink 还可以与其他数据处理框架集成，例如 Hadoop 和 Spark，以实现更大规模的数据处理能力。

Flink 的应用场景包括实时数据分析、数据流处理、数据转换、数据聚合、数据清洗和数据存储。例如，Flink 可以用于处理实时交易数据、日志数据、社交媒体数据和 IoT 设备数据等。

腾讯云提供了 Flink 的托管服务，名为 TKE Flink，可以帮助用户快速部署和管理 Flink 集群，并提供了丰富的插件和扩展，以支持更多的数据处理需求。TKE Flink 还提供了可视化的管理控制台，方便用户监控和管理 Flink 集群和作业。

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Flink on Hive构建流批一体数仓

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。...Flink写入Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式写入Hive表。当以批处理的方式写入Hive表时，只有当写入作业结束时，才可以看到写入的数据。...Flink读取Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式读取Hive中的表。...一篇文章带你深入理解FlinkSQL中的窗口 一篇文章带你深入了解Flink SQL流处理中的特殊概念 一篇文章让深入理解Flink SQL 时间特性

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Flink流批一体 | 青训营笔记

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。...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...流批一体的Scheduler层 Scheduler主要负责将作业的DAG转化为在分布式环境中可以执行的Task，在1.12之前的版本，Flink就支持EAGER和LAZY两种模式的调换： 举例：EAGER...反欺诈 基于规则的监控报警 流式Pipeline 数据ETL 实时搜索引擎的索引 批处理&流处理分析 网络质量监控 消费者实时数据分析 Flink电商流批一体实践 目前电商业务数据分为离线数仓和实时数仓建设

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    平台在流批一体上的建设和演进 Tips：点击「阅读原文」免费领取 5000CU*小时 Flink 云资源 01 流批一体在 Shopee 的应用场景 首先，先来了解一下 Flink 在 Shopee...上面介绍的都是 Shopee 内部流批一体应用场景的一些例子，我们内部还有很多团队也正在尝试 Flink 的流批一体，未来会使用的更广泛。...04 平台在流批一体上的建设和演进 最后我想介绍一下我们 Flink 平台在流批一体上的建设和演进。其实在上面介绍中，已经展示了不少平台的功能。...有效的支撑起了 Shopee 各个业务线对 Flink 流批一体的需求。...我们会加大 Flink 批任务的推广，探索更多流批一体的业务场景。同时跟社区一起，在合适的场景下，加速用户向 SQL 和流批一体的转型。

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