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https://developer.aliyun.com/profile/5yerqm5bn5yqg?spm=a2c6h.12873639.0.0.6eae304abcjaIB理想情况是，实时与离线使用同一套SQL，同一套计算逻辑，同一个数据源，这样随时可以用离线脚本重跑历史数据。但是现实是没有哪个框架支持。所谓流批一体，都是在引擎层面，例如Spark的streaming和SQL都是batch的方式，流只是更小的批。而Flink则希望用流的方式去处理批数据，批只是有边界的流。针对高阶的SQLAPI，流批都有很大的区别。基于DeltaLake的分区表，将dw层的实时数据按时间分区，这样可以随时用离线作业恢复历史分区的数据。而DW之上的汇总因为数据量相对较小，恢复之后可以用流作业从头消费。
2020-12-28 11:28:49赞同 展开评论 打赏
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