流批一体架构有哪些_51CTO博客
1、一体的理念在实时化的大趋势下,Flink 已经成为实时计算行业的事实标准。而业务实时化只是个起点,Flink 的目标之就是给用户提供实时离线一体化的用户体验。其实很多用户不仅需要实时的数据统计,为了确认运营或产品的策略的效果,用户同时还需要和历史(昨天,甚至是去年的同期)数据比较。而从用户的角度来看,原有的独立方案存在些痛点:人力成本比较高由于是两套系统,相同的逻辑需要两
目录1. 处理和批处理2. 一体API2.1. DataStream API 支持执行模式2.2. API2.3. 编程模型1. 处理和批处理Flink官网:Apache Flink 1.12 Documentation: Learn Flink: Hands-on TrainingBatch Analytics,右边是 Streaming Analytics。批量计算: 统
转载 2023-08-17 10:58:21
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“伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时处理的领军技术和事实标准。Flink 方面持续优化其计算核心能力,不断提高整个行业的计算处理标准,另方面沿着一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算的逐渐完善的同时,Flink存储的缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年直在反复强调流一体,即:使用同套 API、同套开发范式来实现大数
转载 2023-08-31 17:57:47
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一体的内涵  一体中的“”是指处理与批处理,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式处理,亦可按处理时延分为实时处理与离线处理。一体包括两方面内涵: 1、计算一体:同套计算逻辑可以同时应用于处理与批处理两种模式,且在最终结果
原创 2022-07-25 09:45:00
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Flink 1.11 features 已经冻结,一体在新版中是浓墨重彩的笔,在此提前对 Flink 1.11 中流一体方面的改善进行深度解读,大家可期待正式版本的发布。Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线数仓带来 Flink 处理实时且 Exactly-once 的能力。另外,Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem conne
文章目录系列文章目录前言、基于数据湖icerberg的一体架构二、创建表三、创建topic四. 测试:1.测试count4.2 测试group by count4.3 参考官网配置模式4.4 模式group by测试总结 前言lambda架构中, kafka->flink中支持 各种函数, 数据入iceberg后,如何对icberg进行操作,实现类似函数的结果? 基于数据湖的
转载 2023-09-17 08:02:38
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导读:Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线数仓带来 Flink 处理实时且 Exactly-once 的能力。文章摘取自Flink中文社区:“深度解读 Flink 1.11:一体 Hive 数仓”作者:李劲松 & 李锐https://mp.weixin.qq.com/s/5GjZw0A0kMLEv2eLd6Dsag数仓架构1、离线数仓 传统的离
计算与计算计算与计算计算:无限数据之上的计算计算:有限数据之上的计算二)计算与计算的比较特性计算计算数据范围有界数据无界数据任务执行分批执行、终止全部执行、无终止延时小时级、天级秒级、分钟级数据场景数据量超大数据、无法以的形式交付数据以的形式交付资源消耗大小数据质量要求低要求高业务场景清算对账、报表生成、特征生成欺诈检测、实时风控、实时推荐关注点可扩展性、吞吐、容
转载 2023-09-05 10:03:29
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“伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时处理的领军技术和事实标准。Flink 方面持续优化其计算核心能力,不断提高整个行业的计算处理标准,另方面沿着一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算的逐渐完善的同时,Flink存储的缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年直在反复强调流一体,即:使用同套 API、同套开发范式来实现大数
背景实时即未来,在实时处理流域 Apache Spark 和 Apache Flink 是个伟大的进步,尤其是Apache Flink被普遍认为是下代大数据计算引擎, 我们在使用 Flink & Spark 时发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 我们将些好的经验固化下来并结
转载 2023-05-25 23:32:18
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正文开始摘要数据仓库,数据湖,包括Flink社区提的一体,它们到底能解决什么问题?今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发,将问题抽丝剥茧,从技术维度娓娓道来:为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案?它的核心难点与核心问题在哪?如果想稳定落地,系统设计该怎么做?业务背景1.1 典型实时业务场景首先我们来看个典型的实时业务场景,这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景,整个链路也是个典型的
一体一体的目标是希望能够为有限数据和无限数据提供套统的处理 API,包括 Datastream API 与 Table/SQL API,其中有限数据的处理对应离线处理,而无限数据的处理则对应在线处理。之所以需要这么一体的处理 API,主要有以下两个原因:首先,随着实时计算的不断发展,大多数企业数据处理的 pipeline 都是由离线处理和在线处理组成的,使用同套开发 AP
Flink从入门到精通之-03Flink 部署在上章中,我们在集成开发环境里编写 Flink 代码,然后运行测试。细心的读者应该会发现:对于读取文本处理程序,运行之后其实并不会去直接执行代码中定义好的操作——因为这时还没有数据;只有在输入数据之后,才会触发分词转换、分组统计的系列处理操作。可明明我们的代码顺序执行,会调用到 flatMap、keyBy 和 sum 等系列处理方法,这是怎
## Flink CDC 一体架构实现指南 Flink CDC(Change Data Capture)是 Apache Flink 提供的种流式数据处理技术,允许实时处理变更数据,同时与批处理集成。下面的文章将指导你如何实现 Flink CDC 一体架构。我们将分步骤介绍整个流程,并给出相应的代码示例及注释。 ### 流程概览 下面是实现 Flink CDC 一体架构的基本步
原创 18天前
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一体技术架构 ## 引言 在现代软件开发中,数据处理和流程处理是两项非常重要的工作。批处理是种用于大规模数据处理的技术,而流式处理则是种用于实时数据处理的技术。在过去,这两种处理方式往往被视为相互独立的,但随着业务需求的增加,批处理和流式处理之间的边界变得模糊起来。为了解决这问题,一体技术架构应运而生。 ## 一体技术架构概述 一体技术架构种将批处理和流式处理集成
原创 2023-09-29 03:16:08
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# 一体架构与Flink 随着大数据技术的发展,数据处理架构变得越来越复杂。一体架构种新兴的处理机制,它将处理和批处理集成在个统的平台上。Apache Flink作为一体架构的代表,正受到越来越多的数据工程师的关注。本文将简要介绍一体架构的基本概念、Apache Flink的特点,并提供个简单的代码示例。 ## 一体架构的概念 一体架构种可以同时处
原创 3月前
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摘要:本文由 Apache Flink Committer 马国维分享,主要介绍 Flink 作为大数据计算引擎的一体融合之路。内容包括:背景一体的分层架构一体DataStream一体DAG Scheduler一体的Shuffle架构一体的容错策略未来展望Tips:点击文末「阅读原文」可查看更多技术干货~ 、背景随着互联网和移动互联网的不断发展,各行各业都积累海
# 实现 Lambda 架构一体架构的指南 在大数据处理领域,Lambda 架构个非常重要的概念。它旨在支持对高速数据和离线批处理数据的统分析。作为名刚入行的小白,理解这个架构并逐步实现它是你职业成长的重要步。本文将逐步讲解如何实现 Lambda 架构,并给出相应的代码示例。 ## Lambda 架构的基本流程 以下是实现 Lambda 架构的步骤概览: | 步骤 | 描
原创 2月前
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本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成,文章首先 将从数据融合角度,谈下 DataPipeline 对一体架构的看法,以及如何设计和使用个基础框架。 其次,数据的致性是进行数据融合时最基础的问题。 如果数据无法实现致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义。 另外,DataPi
官网:Apache Flink Documentation | Apache Flink 概况以前由于对flink 不是很熟悉,flink 主要是还是的模式,而且flink 版本更新迭代比较快,对flink 直比较模糊,这几天看看几篇后,终于搞明白了。由于1.12 版本增加一体功能,与以前模式有所不同,DataStream API支持不同的运行时执行模式,我们可以根据实际的需求和任
转载 2023-08-29 11:04:37
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