1.1.2 流批一体架构理念

文档摘要

1.1.2 流批一体架构理念在数据工程的世界里，我们曾长久地活在一种人为的二分法中：一边是“批处理”——稳重、可预测、适合报表与离线分析；另一边是“流处理”——敏捷、实时、响应毫秒级变化。这种割裂不是技术本质的必然，而是历史路径依赖的产物：Hadoop MapReduce 为批而生，Storm 为流而战，Spark Streaming 用微批折中，Flink 则率先撕开一道口子——但真正让“流批一体”从口号走向生产落地的，不是某一次架构宣言，而是一系列底层语义重构、运行时收敛与调度逻辑重写的硬核工程实践。今天，我们要聊的，不是“流批一体”的愿景，而是它如何被亲手焊进字节码里——聚焦于 1.1.