流批一体是一种数据处理模式,它结合了流处理(Stream Processing)和批处理(Batch Processing)的优势,旨在通过一个统一的系统同时支持实时数据流处理和离线数据处理。这种模式能够显著提高数据处理的实时性、降低处理成本,并提升数据处理能力。 流批一体的定义
当前企业对于数据处理的需求日益增加，既要求快速响应实时数据，又需要高效处理历史数据。这一背景下，流批一体（Unified Stream and Batch Processing）作为一种创新的数据处理模式应运而生，它结合了流处理（Stream Processing）和批处理（Batch Processing）的优势，为企业提供了更加灵活、高效的数据处理能力。流批一体是...
批流一体是一种云计算的架构模式,它将批处理(Batch Processing)和流处理(Stream Processing)集成在一起,以实现高效、灵活和可扩展的数据处理能力。 批处理是指对一批数据...
我认为流批一体最终想要达到的效果可以这样描述:给定确定的数据源(可以是物理的也可以是逻辑上的),编写一套代码(Java代码或SQL),执行引擎能够根据需要(例如根据用户配置“STREAMING/BATCH”或自动识别)将代码转换为流任务(增量地读取、流式地处理)或批任务(全量地读取、批式地处理),并输出相同的结果。
所以,这个流批一体这个小领域,在业界分化出来了两类做法。 第一类,和Kappa架构相互融合,把数据出口统一在实时侧; 在业界的头部公司有一些比较核心的业务场景,是不能接受离线/实时数据的差异性,或者容忍度很低。所以,业界的公司会在某个业务场景借鉴Kappa架构的设计,逻辑在实时侧进行统一,同时向离线进行同步。说简单...
(4)流批一体API(DataStream) (1)数据时效性 日常工作中,我们一般会先把数据存储在表,然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中,那就会涉及到时效性概念。如果我们是处理以年,月、周为单位的级别的数据处理,进行统计分析,那么最新数据与当前相差几周 几月或许都没太多影响。
流批一体的的常用模式就是, 数据进来之后, 分双路进行处理, 一路是传统的数据仓库的ETL, 目标是进入数仓;而另一路数据就会通过流处理引擎, 在流处理引擎中会对数据进行及时响应。 比如在滴滴出租车运营过程中, 那么就需要结合流处理和批处理的数据,对于运营过程中出现的安全事件,进行预测分析及主动干预。
流批一体是Kappa架构发展的一个趋势，旨在通过统一流式计算和批处理计算的方式，实现更高效、灵活的数据...
一个角度：博主认为，流批一体更应该站在流的角度思考，去将流任务产出的结果在批领域（或者以批数据的形式）进行复用，而不仅仅是在引擎侧面，API 接口层面的统一。这点思考与下图阿里（From FFA 2020）所说的问题的观点类似，博主理解实时复用在离线领域可能是对于阿里列举的问题的一个抽象。因为如果能够复用的话...
流批一体的内涵流批一体中的“流批”是指流处理与批处理,是两种不同的数据处理方式,而不是对数据种类的划分。具体来说,数据可以按产生的时间划分为历史数据与实时数据,亦可按数据的明细程度分为流水数据与切片数据;数据处理方式按窗口大小可分为流式处理与批处理,亦可按处理时延分为实时处理与离线处理。流批一体包...