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...
Lambda架构的逻辑是,流任务与批任务读取相同的数据源,实时计算结果由流任务产出;批任务通常按天执行,计算T-1的数据,并写入到结果表中。最终数据应用根据自己的需要对两个结果表的结果进行合并。其核心思路是:用流任务保证结果的实时性,同时用批任务保证结果的最终一致性。 据我观察,凡是对结果有实时性要求的业务团...
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
在流批一体这个大场景下,计算引擎只是其中的一环,流批一体的存储格式更是不可或缺的一部分。Flink 在流批一体的存储格式上做了许多探索,对接了多个不同的存储格式,目前在开源社区主流的支持 Flink 流批一体的存储格式有下面这些: ApachePaimon是流批一体的湖存储格式。可以使用Flink CDC来一键入湖到 Paimon 中,也...
1、目前基于Flink的流批一体架构主要还是体现在计算引擎上的一体化,即流处理与批处理共用一套开发范式,一套代码[1],而在存储的一体化上推出的Table store[5],虽已经可以小规模使用,但功能仍需健全,距离大规模企业级生产环境尚需一些时日。 2、具有分布式计算、窗口计算、状态计算、流批一体计算等特性的Flink正逐渐...
什么是流批一体架构? 以前很多系统的架构都是采用的 Lambda 架构,它将所有的数据分成了三个层次:批处理层、服务层和速率层,每个层次都有自己的功能和目的。 批处理层:负责离线计算和历史数据的存储。 服务层:负责在线查询和实时数据的处理。 速率层:负责对实时数据进行快速的处理和查询。 这种架构,需要一套流处理...
1.统一的数据处理平台:流批一体方案使用同一个平台或框架来处理流数据和批数据,从而简化系统架构和数据处理过程。 2.灵活的数据处理模式:用户可以根据需求在实时数据和批量数据之间切换,进行不同的处理任务。 3.一致的数据视图:由于流式处理和批量处理共用同一数据平台,数据的一致性和完整性得到了保证。
流批是一个供应链中非常重要的概念，它指的是按照一定的规定和标准，通过分批次的方式，将生产、运输、销售等各个环节中的成品、原材料等产品进行分离并流向市场的过程。这种方式可以更好地控制库存、提高效率、降低成本，从而使企业能够更好地适应市场需求和变化。在物流和供应链管理中，流批也可以被称...
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...
三)为什么要搞流批一体 1.减少学习成本 2.减少资源消耗 3.降低架构复杂性 4.提升价值产出效率 二、流批一体的场景 一)数据集成的流批一体 在大数据场景下经常需要数据同步或者数据集成,也就是将数据库中的数据同步到大数据的数仓或者其他存储中。上图中的左边是传统的经典数据集成的模式之一,全量的同步和增量的同...