同步流式数据与批处理管道涉及创建一个统一的系统，该系统能够处理实时数据和历史数据处理。关键在于设计共享通用数据源、处理逻辑和存储层的管道，同时解决固有的延迟和吞吐量差异。这通常需要结合基础设施设计、数据分区策略和元数据管理。
首先，一个通用的存储层充当基础。流式和批处理管道都读写同一存储系统，例如数据湖（如 Amazon S3, Azure Data Lake）或分布式文件系统（如 HDFS）。例如，流式管道可能将实时传感器数据摄入按事件时间分区的“原始”目录，而每日批处理作业处理同一目录以计算聚合。为了避免冲突，时间戳或水位线用于跟踪每个管道已处理的数据。像 Apache Kafka 这样的工具可以临时存储流式数据，而批处理作业可以从 Kafka 主题拉取数据，或在保留期后直接从持久存储中读取。
其次，处理逻辑对齐确保一致性。例如，如果流式管道使用像 Apache Flink 这样的工具计算每小时平均值，那么批处理管道在重新处理历史数据时应复制相同的逻辑（例如，SQL 查询或代码）。像 Apache Beam 这样的框架允许开发人员一次编写代码并在流式和批处理模式下部署。元数据表（例如 Apache Hudi 或 Delta Lake 的事务日志）有助于跟踪哪些数据分区已被处理，防止重复工作。例如，批处理作业可以跳过流式管道已处理的分区，或将流式的增量更新与批处理的批量输出合并。
最后，处理延迟到达的数据和版本控制至关重要。流式系统通常使用窗口机制（例如 Apache Spark Structured Streaming 中的滑动窗口）来管理乱序事件。批处理管道可以通过定期重新处理数据来纠正错误或合并延迟更新作为补充。例如，每日批处理作业可以使用最新数据重新计算前一天的指标，必要时覆盖早期结果。像 Delta Lake 这样的工具支持 ACID 事务，使两个管道都能安全地更新同一数据集。像 Prometheus 这样的监控工具或自定义日志记录确保检测到差异，从而进行手动或自动协调。
通过整合存储、对齐逻辑和管理数据生命周期，开发人员可以有效地同步流式和批处理管道，确保两个系统结果的准确性和一致性。