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全新批流一体 Domino 架构终结“批流缝合”

Apache Flink：流计算优先的批流一体 Flink 作为以流处理为主的系统，在架构上将批处理看作有界流，从而实现了统一的 API 和执行引擎。...YMatrix Domino 内核级创新实现“批流真一体” 无论是 Lambda 架构还是 Kappa 架构，抑或是十年来业界对于流计算技术的探索，在实现“批流一体”的进程中，总是存在多种技术或组件的拼接...Domino 架构通过数据库内核级的融合，实现了批流一体的真正突破，重新定义了批流一体的数据处理范式。...其核心目标是通过统一 everything 的设计与存储计算融合，彻底消除传统流批架构的割裂，降低技术复杂性，同时以 SQL 为核心实现“零代码批流一体开发”。...通过以上内核级的创新，Domino 架构实现了批流一体的统一性和一致性，形成了“统一 everything”的设计理念——统一流和表、统一数据摄取、统一计算模型、统一存储模型、统一查询语言以及统一事务管理

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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...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...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。...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...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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    OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

    架构优化升级 基于以上问题，我们在进行大量技术调研选型及POC之后，我们主要做了如下2部分大的架构优化升级。...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

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    lambda架构和kappa架构区别

    Lambda架构与Kappa架构是大数据处理领域的两种核心架构模式，主要差异体现在数据处理逻辑、系统复杂度和适用场景等方面。...批流混合处理：历史数据通过批处理层离线计算，实时数据通过加速层流式计算，结果合并后提供服务 ‌Kappa架构 仅两层：流处理层（Stream Layer）和服务层（Serving Layer）         ...统一流处理：所有数据（实时和历史）均通过流处理层处理，历史数据通过事件日志重放实现重新计算 二、适用场景对比 ‌Lambda架构适用场景‌         需要同时处理海量历史数据与低延迟实时数据的场景...Kappa架构适用场景‌         以实时处理为主的业务场景，如广告点击分析、实时监控；         事件型数据源为主的系统（如日志流、消息队列），需简化架构并降低维护成本；         ...优先选择Kappa架构‌：若实时性要求极高、数据源以事件流为主，且需简化系统架构以减少运维成本。

    20310

    流处理 or 批处理？大数据架构还需要流批一体吗?

    它喊出的口号是：告别重复劳动，一套代码搞定实时和离线！但它真能解决我们的痛点吗？还是只是听起来很美？大数据架构真的到了必须拥抱流批一体的时候了吗？看完这篇你就明白了！一、流处理和批处理是什么？...要回答「是否需要流批一体」，首先得弄清楚流处理和批处理分别是什么。...而流批一体，本质上是通过重构技术架构，让流处理和批处理在逻辑、存储、资源这三个层面实现统一。最终目的是：让企业不用再纠结用流还是用批，而是根据业务场景选最合适的处理方式。具体怎么实现？...误区一：换个能同时支持流批的工具≠实现了流批一体有些企业觉得，只要把技术栈换成Flink这种能同时跑流和批的工具，就算实现流批一体了。...流批一体架构得支持这种分层处理：四、大数据架构真的需要流批一体吗？回到开头的问题：大数据架构真的需要流批一体吗？我的答案是，不仅需要，而且会是未来3-5年企业数据架构的核心发展方向。为啥这么说？

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    【赵渝强老师】基于Flink的流批一体架构

    由于Flink集成了批计算和流计算，因此可以使用Flink构建流批一体的系统架构，主要包含数据集成的流批一体架构、数仓架构的流批一体架构和数据湖的流批一体。...基于Flink流批一体整个数据集成的架构将不同。...通过Flink CDC读数据库日志进行增量和全量的同步，Flink内部都可以自动协调好，这是流批一体的价值。  ...视频讲解如下：二、数仓架构的流批一体架构 &emsp目前主流数仓架构都是一套典型的离线数仓和一套新的实时数仓，但这两套技术栈是分开的。...用流批一体架构来解决，以上难题将极大降低，其优点如下：首先，Flink 是一套开发规范，不存在两套开发成本。一个开发团队，一套技术栈，就可以做所有的离线和实时业务统计的问题。

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    批流一体 vs 流批一体：一字之差的技术鸿沟，如何选择？

    摘要： 在实时数据处理领域，“批流一体”与“流批一体”概念常被混淆。...导语 当企业面临海量数据实时分析与历史回溯的双重需求时，技术团队常陷入选择困境：究竟该采用批处理、流处理，还是新兴的“批流一体/流批一体”架构？一字之差背后，是数据处理逻辑的根本差异。...本文将揭开技术术语的迷雾，并以腾讯云数据湖计算（DLC）为例，展示云原生架构如何破解这一难题。 正文 一、概念辨析：批流一体 vs 流批一体 1....核心差异对比 维度 批流一体 流批一体 架构复杂度 高（多引擎协同）...，但需承担架构复杂度； 流批一体代表未来趋势，尤其推荐腾讯云数据湖计算（DLC），其通过湖仓一体架构实现“一份数据，多场景使用”，助力企业降本增效。

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    统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

    Fink批处理模型 Flink 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理 ?...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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    触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

    为解决上述问题，我们对第一代架构进行了演进和改善，构建了第二代批流一体架构（另外该架构升级也是笔者在饿了么进行架构升级的演进路线）。...2.2 第二代架构 2.2.1 批流一体平台的构建 首先将数据链路改造为实时架构，将Spark Structured Streaming(下文统一简称SS)与Flink SQL语法统一，同时实现与Flink...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。...新的模型特征处理采用批流一体的架构，上游对接数据源还是Kafka，模型主要有两个诉求 •支持增量读取方式减少模型更新的实效性•利用CDC来实现特征的回补 整个流程如下图 2.2.3 Hudi、Delta...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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    统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

    Fink批处理模型 Flink 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理 ?...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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    流批一体架构：助力构建全面感知的DNS安全预警体系

    本文以当下流行的“流批一体”架构为例，简要剖析如何从根本上解决数据链路的实时流通问题，为构建全面感知的DNS安全预警体系提供流批一体化数据解决方案。...流式计算架构可以水平扩展，能够应对海量数据量和快速的数据增长速率，具有较高的灵活性和可扩展性。...下图展示了一个典型的流批一体处理架构：实时采集DNS流量数据，并通过Kafka将数据以消息的方式传送给Flink。...五、结论流批一体处理架构利用流式处理保证数据的时效性，并通过Flink、StarRocks等内置的增量聚合能力，在数据写入时就完成预处理与聚合计算。...随着互联网等高速发展，国家顶级域名DNS系统面临着海量数据访问与分析的挑战，通过引入流批一体增量聚合计算技术，可以为保障国家顶级域名DNS系统安全提供数据赋能。

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    Apache Pulsar：灵活的可扩展的批流一体的系统架构

    以及在批流一体的数据处理需求中，Pulsar的系统架构在性能，扩展性，可用性等方面相对其他传统架构的消息系统的无可比拟的优势。...而且Pulsar这种分层架构显著降低了集群扩展和升级的复杂性，提高了系统可用性和可管理性。 此外，这种设计对容器是非常友好的，这使Pulsar成为流原生平台的理想选择。...不仅是消息系统而是流数据平台 我们上面讨论了Pulsar的分层架构如何为不同类型的工作负载提供高性能和可扩展性。但是Pulsar的分层架构带来的好处，远远不止这些。...存储无限大小的流 存储和计算分离的系统架构，让Pulsar可以被用作流数据平台。 这样用户和应用程序可以使用Pulsar并行访问流式计算中的最新数据和批量计算中的历史数据。...Presto integration with Apache Pulsar Pulsar还可以与其他数据处理引擎进行类似集成，来作为批流一体的数据存储平台，例如Apache Spark或Apache Flink

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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...； 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...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

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    流批一体在京东的探索与实践

    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。...对于同时实现计算统一和存储统一的场景，我们可以将计算的结果直接写入到流批统一的存储。我们选择了 Iceberg 作为流批统一的存储，因为它拥有良好的架构设计，比如不会绑定到某一个特定的引擎等。...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...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。

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    前沿 | 流批一体的一些想法

    ❝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 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    湖仓一体电商项目（一）：项目背景和架构介绍

    随着数据湖技术的出现，使Kappa架构实现批量数据和实时数据统一计算成为可能。...这就是我们今天听到的“批流一体”,在业界中很多人认为批和流在开发层面上都统一到相同的SQL上处理是批流一体，也有一些人认为在计算引擎层面上批和流可以集成在同一个计算引擎是批流一体，比如：Spark/SparkStreaming...以上无论是在业务SQL使用上统一还是计算引擎上的统一，都是批流一体的一个方面，除此之外，批流一体还有一个最核心的方面就是存储层面上的统一。数据湖技术可以实现将批数据和实时数据统一存储，统一处理计算。...我们可以将离线数仓中的数仓和实时数仓中的数仓数据存储统一合并到数据湖上，可以将Kappa架构中的数仓分层Kafka存储替换成数据湖技术存储，这样做到“湖仓一体”的构建。...“湖仓一体”架构构建也是目前各大公司针对离线场景和实时场景统一处理计算的方式。

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    干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

    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。

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