流處理（​處理實時數據流​）和批處理（​處理歷史數據集​），曾經是支撐我們實時監控和深度分析的兩大支柱。

但日子久了，​問題也來了：​它們數據不通、代碼不通、資源不通。

為了同時滿足“秒級響應”和“深度分析”，不得不同時維護兩套系統、寫兩套代碼、存兩份數據。成本高、效率低，還容易出錯。

如今，業務對數據的要求越來越高：

• 報表要從“T+1”變成“分鐘級”，
• 實時數據要立刻用於模型訓練，
• 離線規則要馬上生效於實時風控

這種​分離的架構​，越來越力不從心。於是，​“流批一體”​被推到了台前。

它喊出的口號是：告別重複勞動，一套代碼搞定實時和離線！

但​它真能解決我們的痛點嗎？​還是隻是聽起來很美？​大數據架構真的到了必須擁抱流批一體的時候了嗎？​看完這篇你就明白了！

一、流處理和批處理是什麼？

要回答「是否需要流批一體」，首先得弄清楚流處理和批處理分別是什麼。

它們是兩種完全不同的數據處理思路，很多企業最初選擇分開流批，是因為兩者的技術特性差異：

• 流處理擅長處理無界、實時的數據流，強調​低延遲​；
• 批處理則針對有界、靜態的歷史數據集，追求高吞吐。

這種「術業有專攻」的分工，在早期確實降低了技術複雜度。

1. 流處理：處理那些不停產生的實時數據

流處理的核心是：

處理那些源源不斷、沒有終點的數據，而且得快。

具體來説：

• ​一是無界​，數據來了就停不下來。
• ​二是實時​，數據剛產生，系統就得馬上處理，延遲通常在秒級甚至毫秒級。

舉個實際的例子：

外賣平台的騎手實時位置追蹤功能，每秒要接收幾千個騎手的GPS座標。

流處理系統要：

立刻算出每個騎手離用户多遠、大概多久能送到，然後把結果推到用户手機上。

這裏最關鍵的就是​快​——如果處理慢了，超過5秒，用户看到的位置可能就不準了，體驗肯定受影響。

流處理設計的時候就盯着這幾個目標：

• 低延遲
• 高併發
• 容錯性強

2. 批處理：處理那些固定時間段的歷史數據

批處理正好相反，它處理的是​有明確範圍、相對靜態的數據集​。

具體來説：

• 一是​有界​，數據有頭有尾，比如一天的所有訂單記錄、一個月的用户行為日誌；
• 二是​靜態​，系統可以對這些數據做深入、複雜的計算，不用擔心新數據一直進來打擾。

這種處理對時間要求不高：

延遲幾小時甚至一天都沒關係，只要能在次月1號上午前弄完就行。

但有一點必須保證：

結果絕對準確，不能漏算任何一筆訂單。

批處理設計目標很明確：

• 高吞吐
• 強一致性
• 計算精確

3. 傳統架構為什麼要分開

早期大數據架構選擇讓流處理和批處理分開，説白了就是讓合適的工具幹合適的事：

• 流處理擅長快速響應，適合監控、報警、實時推薦這些場景；
• 批處理擅長深入分析，適合做報表、訓練模型、覆盤歷史數據。

這樣一來：

在業務主要靠T+1分析的年代，這種分工效率很高，企業不用為了實時性花太多錢。

二、流批一體到底是什麼？

要説流批一體，得先説説​流批割裂的問題。​傳統架構裏，流處理和批處理是兩套完全獨立的系統：

• 數據在流處理這邊存在Kafka，在批處理那邊存在HDFS，兩邊都得存一份；
• 業務邏輯也得寫兩遍，流任務用Flink SQL，批任務用Hive SQL。

結果呢？

• 一個是增量累加，一個是全量掃描，經常因為計算方式不一樣而對不上；
• ​運維也得分開​，兩撥人各管一攤。

而​流批一體​，本質上是通過重構技術架構，讓流處理和批處理在邏輯、存儲、資源這三個層面實現統一。

最終目的是：

讓企業不用再糾結用流還是用批，而是根據業務場景選最合適的處理方式。

具體怎麼實現？

可以藉助ETL工具FineDataLink，它提供了簡單易用的交互界面，​通過拖拽等方式輕鬆實現數據抽取、數據清洗、數據轉換、數據整合、數據加載等多個環節，​大大提高了數據處理效率和準確性。

具體來説，流批一體有這麼三個關鍵統一：

1. 邏輯統一：一套代碼，既能處理實時數據也能處理歷史數據

流批一體最核心的是​邏輯能複用​。

傳統架構裏，算個GMV：

• 實時的得寫一套Flink SQL，基於增量消息一點點加；
• 離線的又得寫一套Hive SQL，掃全量表來算。

結果呢？

這兩套邏輯很容易因為過濾條件、關聯方式不一樣，導致結果差得遠。

​但在流批一體架構裏：​企業可以用同一套SQL或者代碼定義計算邏輯。

這樣一來：

• 不管是處理剛產生的實時數據（秒級延遲），
• 還是回溯過去的歷史數據（小時或天級延遲），

​邏輯都是一樣的​，結果自然也能對得上。

2. 存儲統一：一個數據湖或數據倉，同時滿足實時和離線需求

傳統架構裏：

• 流數據存在​Kafka​，雖然實時性好，但不好長期存，分析起來也麻煩；
• 批數據存在​HDFS​，雖然穩定，但更新起來不方便。

兩邊的數據要同步，還得靠ETL任務。這樣一來，數據的時效性和完整性很難同時保證。

流批一體架構一般會用湖倉一體的存儲方案：

• 實時數據會以增量日誌的形式寫到湖倉裏，批處理任務直接讀這些實時增量就行，不用再做傳統的ETL；
• 流處理任務想查歷史數據，也能直接從湖倉裏調，不用再依賴Kafka長期存數據。

這樣一來，存儲就統一了，數據流轉也更順暢。

3. 資源統一：彈性調度，讓計算資源跟着需求走

流批分離的時候：

• 得給實時任務預留固定的計算資源，怕延遲太高；
• 還得給批任務留些彈性資源，應對大促這種高峯期，結果就是資源浪費不少。

而流批一體架構靠的是統一計算引擎加彈性調度，打破這種資源分割。

就拿基於Flink的流批一體來説，同一個集羣裏既能跑流任務也能跑批任務：

• 大促高峯期，調度器自動把更多資源分給實時任務；
• 到了夜間低谷期，批處理任務就能用流任務空閒的資源，資源利用率一下子就提上來了。

三、流批一體的三個常見誤區

流批一體聽着是好，但別為了統一而統一。要是盲目推進，很容易掉坑裏。用過來人的經驗告訴你，落地的時候得避開這三個陷阱：

1. 誤區一：換個能同時支持流批的工具≠實現了流批一體

有些企業覺得，只要把技術棧換成Flink這種能同時跑流和批的工具，就算實現流批一體了。

但實際上：

這只是把流批任務從兩套工具搬到了一套工具上，根本沒解決邏輯不一致的問題。

真正的流批一體，得從三個層面融合：

• 數據模型層面，比如統一管理元數據；
• 計算邏輯層面，比如用同一套SQL或代碼；
• 運維體系層面，比如統一監控告警。

2. 誤區二：沒必要分實時優先還是批處理優先

流批一體不是説用流處理代替批處理，也不是反過來，而是看場景選最合適的：

• 比如實時風控，必須要毫秒級的延遲，那肯定得用流處理；
• 但年度財務審計，需要全量數據算得精準，這時候批處理的穩定性就更靠譜。

所以説：

別跟工具較勁，跟業務場景匹配才最重要。

3. 誤區三：沒考慮數據時效性分層的需求

企業的數據，不是所有都得實時處理：

• 最近1小時的數據，可能對實時決策很關鍵，比如促銷活動裏的用户點擊；
• 最近7天的數據，可能更適合做趨勢分析，比如預測商品銷量；
• 超過30天的數據，可能更多用來做長期建模，比如分析用户生命週期。

流批一體架構得支持這種分層處理：

四、大數據架構真的需要流批一體嗎？

回到開頭的問題：大數據架構真的需要流批一體嗎？我的答案是，不僅需要，而且會是未來3-5年企業數據架構的核心發展方向。

為啥這麼説？

因為流批一體不是技術上的妥協，而是業務真的需要：

• 現在企業的業務，已經從過去的事後分析，轉向了實時決策；
• 數據也從原來的支撐工具，變成了核心生產要素。

這時候：

流批分離的架構就成了瓶頸，制約企業的競爭力。

流批一體的價值不在於用一套技術代替另一套，而在於：

通過邏輯、存儲、資源的統一，讓數據從產生、處理到應用的全鏈路裏，既能保持一致，又能高效流轉，最終把數據的價值充分發揮出來。

總結

對企業來説，落地流批一體別為了統一而統一，要選最合適的處理方式，讓技術真正服務於業務目標。

我一直覺得，技術的價值從來不是説用了多先進的工具，而是解決了多少實際問題。

​流批一體的本質，就是通過技術融合，讓數據能更高效地驅動業務增長​。這一點，相信正在做大數據的你，感受會越來越深。