> > > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... HDFS 表示 HDFS在现有架构下无法保证删除的幂等性。 参考 DDIA (Designing Data-Intensive Applications) 第 9 章中关于因果关系的定义:因果关系对事件施加了一种顺序——因在果之前。对应于MQ dump 流程...
# 背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... HDFS 表示 HDFS在现有架构下无法保证删除的幂等性。参考 DDIA ([Designing Data-Intensive Applications](http://shop.oreilly.com/product/0636920032175.do)) 第 9 章中关于因果关系的定义:因果关系对事件施加...
flink业已成为流式计算事实上的标准。一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”,基于数据流的有状态计算。flink的四个基石:Checkpoint、State、Time、Window。- Checkpoint 机制,Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhaseCommitS...
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格式,不管源系统字段怎么变,都可以JSON、Avro、Protobuf等格式存储,并且可以轻松地扩展,可...
# 背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... HDFS 表示 HDFS在现有架构下无法保证删除的幂等性。参考 DDIA ([Designing Data-Intensive Applications](http://shop.oreilly.com/product/0636920032175.do)) 第 9 章中关于因果关系的定义:因果关系对事件施加...
但是要注意采集数据时需要能捕获到源系统表结构的变更,可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格式,不管源系统字段怎么变,都可以JSON、Avro、Protobuf等格式存储,并且可以轻松地扩展,可以处理大量数据,达到高吞吐量和低延迟。同时可以实时数据处理,可以将多个数据源汇聚到同一个Kafka主题中,方便在数仓中使用。> 注:Avro和Protobuf都是二进制数...
> > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ ->... 整个流程可以用下面的流程图表示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cd3db76aa578499db0c09b614e5c159e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expir...
# 一、背景字节跳动内部有很多混合计算的需求,需要一套既支持 TP 计算,也支持 AP 计算的系统。下图是字节跳动 HTAP 系统的总体架构。系统使用内部自研的数据库作为 TP 计算引擎,使用 Flink 作为 AP 的计算引擎。... Flink对作业的计算执行总体上可以分为执行计划、作业 Runtime 管理、计算任务执行管理、集群部署和 Failover 管理 4 大部分。从上图 Presto 和 Flink OLAP 的总体架构以及功能模块图来看,两套系统在支持这些计算功...
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 ***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.com/activity/cloudnative***实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时...
下图是字节跳动 HTAP 系统的总体架构。系统使用内部自研的数据库作为 TP 计算引擎,使用 Flink 作为 AP 的计算引擎。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu... Flink对作业的计算执行总体上可以分为执行计划、作业 Runtime 管理、计算任务执行管理、集群部署和 Failover 管理 4 大部分。从上图 Presto 和 Flink OLAP 的总体架构以及功能模块图来看,两套系统在支持这些计算功...
且可以灵活地处理各种半结构化数据类型的日志数据,并将处理的结果实时写入 ES。ES 可以实时存储和查询海量的日志数据。数据处理任务创建并完成配置后,您可以启动任务。启动数据处理任务,将会在任务所属 Flink 项目中生成和启动一个同名 Flink 任务,从而实现日志数据的处理分析并将处理的结果数据写入 ES。 功能限制目前仅 ES 7.10.2 版本实例支持创建数据处理任务。 目前仅支持 Kafka 数据源。 前提条件已提前创建 ES 7.10.2 版...
实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选择使用 Flink 进行出入湖以及 OLAP 查询。Flink 的 **批流一体** 架构、 **Exactly Once 保证** 和完善的社区生态提供了 **众多 Connector** 可以满足前面的需求。Flink **也同样适合 OLAP 查...
Flink 等都支持与 Kafka 集成。* **RocketMQ** 是阿里开源的消息中间件,目前已经捐献个 Apache 基金会,它是由 Java 语言开发的,具备高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用等特点,经历过双十一的洗礼,实力不容小觑。* **Pulsar** 是 Apache 软件基金会的顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有...