阿里开源Blink背后的成功“套路”（大数据应用必看）

编辑:生活遨游汇 2019-02-14 09:37 热度:℃

发现者，尤其是一个初出茅庐的年轻发现者，需要勇气才能无视他人的冷漠和怀疑，才能坚持自己发现的意志，并把研究继续下去。——贝弗里奇

给大家共享一个大数据应用彩蛋~

阿里Blink

从Flink到Blink

阿里的源动力是什么？

Blink开源的目的是？

请听刘学习为你带来

——

《阿里云开源Blink的蜕变》

阿里云开源Blink，

大数据实时计算进入快车道

作者：刘学习

大数据应用中，Hadoop占据非常重要的地位，运行在其上的大数据应用也很多。

但是Hadoop在批处理方面的强大无法掩盖其在实时处理以及流处理方面的缺憾。

同时Hadhoop核心组件——MapReduce、Hive和HDFS与边缘组件的边界正在变得越来越清晰，Spark、Flink正在逐渐成长，生态渐渐庞大，可供选择的组件越来越多，引领着实时计算的发展。

其实，实时计算正处于上升期，Google、Intel、IBM等国际巨头都在积极布局。阿里从2015年开始对Flink开源大数据流处理引擎进行改造，并将Flink的计算能力扩大数倍，推出内部版Blink。阿里在Flink上的重磅押注将成为其未来的核心竞争力之一。

果然，根据中国软件网1月28日报道，阿里云正式对外宣布，已开源实时计算平台Blink（ Blink开源项目地址：https://github.com/apache/flink/tree/blink）。Blink能将计算延迟降低到人类无法感知的毫秒级，浏览网页的时候，你只是眨了一下眼睛，处理的信息已经刷新了17亿次。

/从Spark到Flink：天地如此广阔/

后来者的Spark和Flink正在弥补Hadoop在实时处理方面的劣势，在大数据市场分得了一方天下。

Spark在内存中运行速度比Hadoop快100倍，在磁盘上运行速度快10倍。Spark在机器学习应用中的速度同样更快。

那么 Flink 和现在流行的Spark 到底有什么异同呢?

Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。与Spark类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量、流式、交互式、图处理、机器学习等应用。

虽然目标非常类似，但是 Flink在实现上和Spark却有很大的不同，Flink 从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink完全支持流处理，作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是输入数据流被定义为有界的。

专家从框架、SQL支持、性能等几方面来对比两者的区别：

框架：Flink和Spark都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架，但Flink 的设计理念是 Stream as Platform，而Spark的设计理念是Batch as Platform。

流计算：Spark基于小批量处理，把 Streaming看成是更快的批处理，支持秒级计算，在流计算方面延时较大。而 Flink基于每个事件处理，是真正的流式计算，跟Storm的性能差不多，支持毫秒级计算。

SQL支持：Spark提供SparkSQL，Flink通过Table API提供SQL交互支持。两者相比，Spark对SQL支持更好，而且Spark支持对SQL的优化和扩展等，相关社区非常活跃。而Flink 在SQL支持方面还有很大提升空间。

性能：在计算性能方面，两者都有较好的表现，但Flink支持增量迭代等特性，因此 Flink 具有更好的性能表现。

社区活跃度：Spark社区非常活跃，生态系统越来越完善。而Flink社区活跃度相对较低，但相信随着Flink应用越来越广泛，这一现象会得到改变。

所以，Spark、Flink与Hadoop不是取代，是合作。如果未来用户在部署大数据平台时，选择放弃Spark或者Flink，那就是瞎子下象棋，不识相了！

/从Flink到Blink：阿里云如此多娇/

而目前市面上，各大公司采取的主流数据解决方案主要为Spark和Flink两种，它们很好地平衡了用户对于批处理和流处理的需求。Spark的技术理念是基于批来模拟流的计算，也就是更擅长有延迟的离线计算，而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批计，更擅长实时计算。

从目前来看，Spark技术在对海量数据实时性要求高的场景确实显得有些“鸡肋”——食之无味，弃之可惜。与之相比，Flink在实时计算方面显得游刃有余。作为最早布局Flink的公司之一，阿里在2015年就已经开始基于开源版本进行改造和创新，推出内部版本Blink。

据介绍，截止到目前，Blink在批SQL的性能方面已是Flink社区版本性能的10倍以上，在TPCDS场景下Blink的性能也能达到3倍Spark以上。

Blink在阿里内部应用的最多的场景是流计算，但是也有不少业务上线使用了批计算场景。

另外，本次开源Blink代码在 Flink1.5.1 版本之上，加入了大量的新功能，以及在性能和稳定性上的各种优化。

主要贡献包括：阿里巴巴在流计算上积累的一些新功能和性能的优化，一套完整的（能够跑通全部TPC-H/TPC-DS，能够读取 Hive meta和data）高性能Batch SQL，以及一些以提升易用性为主的功能（包括支持更高效的 interactive programming，与zeppelin更紧密的结合，以及体验和性能更佳的Flink web）等。

媒体报道，未来阿里云还将继续贡献Flink在AI、IoT 以及其他新领域的功能和优化。

/从内部使用到开源：

Blink大数据应用如此绚烂多采/

基于 Blink的计算平台于2016年正式上线。截至目前，阿里绝大多数的技术部门都在使用Blink。Blink一直在阿里内部错综复杂的业务场景中锻炼成长。对于内部用户反馈的各种性能、资源使用率、易用性等诸多方面的问题，Blink 都做了针对性的改进。开源之前，Blink在阿里内部应用中得到成功应用。

在2018年双11期间Blink实现了每秒处理17亿次事件的能力，相当于你眨眼一次的0.3秒里，机器已经刷新了5亿次库存。

当然除了技术大考的双11之外，阿里云的ET城市大脑更是实时计算着杭州1300个信号灯路口、4500路视频，保障着交通动脉的通畅。其中，依靠计算，一辆救护车到达医院的速度，平均可以缩短50%，排长队的拥堵以及鸣笛、闯红灯式的开道都将被完美解决。

据阿里云介绍，Blink 永远不会成为一个独立的开源项目，它一定是Flink的一部分。开源后阿里云期望能找到办法，以最快的方式将 Blink merge 到 Flink 中去。Blink 开源只有一个目的，就是希望 Flink 做得更好。

无论是功能还是生态，阿里云都会在 Flink 社区加大投入，也将投入力量做Flink社区的运营，让Flink真正在中国、乃至全世界大规模地使用起来。

因此，从开源的角度而言，对大数据应用和用户而言确实是一个好消息。

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冀望与企业一起成长，与产业一起发展！

刘学习

前15年，专注于服务器、存储以及云计算

后5年，爱上基础软件、管理软件，以及国产化系统

个人微信：Fiyinghare

工作邮箱：lxx@soft6.com