流处理 or 批处理？大数据架构还需要流批一体吗?
简介：流处理与批处理曾是实时监控与深度分析的两大支柱，但二者在数据、代码与资源上的割裂，导致维护成本高、效率低。随着业务对数据实时性与深度分析的双重需求提升，传统架构难以为继，流批一体应运而生。它旨在通过逻辑、存储与资源的统一，实现一套系统、一套代码同时支持实时与离线处理，提升效率与一致性，成为未来大数据架构的发展方向。
跨库 Union，比对--SPL 轻量级多源混算实践 5
本文介绍了如何使用 SPL 实现多数据库中相同结构数据的混合计算。通过配置数据库连接，可将不同库的数据合并处理，支持去重、分组、汇总等操作。针对大数据场景，SPL 提供游标机制，实现高效内存外计算，并支持结果输出至文件，适用于跨库或跨数据源的数据统计与比对任务。