雷剛 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
阿里巴巴這份開源禮物，業(yè)內(nèi)期待已久。
近期，中國科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭正式宣布將實時計算平臺Blink開源，該技術(shù)由開源的Flink改造而來，被廣泛應(yīng)用在阿里眾多核心業(yè)務(wù)中。
比如淘寶天貓智能推薦系統(tǒng)、阿里媽媽廣告、高德地圖、城市大腦等，均有實時計算平臺Blink的支持。
這一技術(shù)甚至被認為是引領(lǐng)“下一代計算”的 “計算王牌”。
之前阿里透露開源意向時，就已經(jīng)在開源和開發(fā)者群體中引發(fā)期待。
實時計算
所謂實時計算，通俗來講，即能夠基于實時變化數(shù)據(jù)更新大數(shù)據(jù)處理的狀態(tài)和結(jié)果。
最典型的如天貓雙11搶購中，即便在萬千人同時涌入的第一分鐘，也能保證每個人點開App瞬間實現(xiàn)千人千面的智能推薦。
這背后正是阿里云實時計算平臺Blink保駕護航的結(jié)果。
此外，對于眾多AI項目來說，實時計算也關(guān)系到實時機器學習和實時測試的效果。
在阿里此前的探索中，歸納總結(jié)出三方面挑戰(zhàn)：
- 業(yè)務(wù)龐大，場景多，大量的機器學習需求，這些因素一起導致了計算邏輯十分復(fù)雜；
- 數(shù)據(jù)量大，作業(yè)多，因此整個實時計算的機器規(guī)模十分巨大；
- 要保障低延遲和數(shù)據(jù)精確性，同時要滿足高吞吐量的需求。
Blink方案
為了應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，阿里內(nèi)部在調(diào)研諸多計算框架后，最終選定了Flink。
首先，F(xiàn)link很好地引入和設(shè)計了State，基于State復(fù)雜的邏輯計算如join能得到很好的描述。
其次，F(xiàn)link引入了Chandy-Lamport 算法，在此算法的支撐下可以完美實現(xiàn)Exactly-Once，并能在低延遲下實現(xiàn)高吞吐量。
值得一提的是，為了解決Flink在State、Chandy-Lamport 算法等方面的缺陷，阿里進一步結(jié)合Improvement，打造了Blink項目。
該項目可以分為2大板塊：
1、BlinkRuntime
包括存儲、調(diào)度和計算，不同公司在使用Flink時，存儲、調(diào)度以及底層優(yōu)化等方面會有諸多不同，阿里巴巴的blink內(nèi)部也對Runtime做了諸多個性化的優(yōu)化。
2、Flink SQL
原生的Flink只有比較底層的DataStream API，用戶在使用時需要設(shè)計實現(xiàn)大量的代碼，此外DataStream本身也有設(shè)計上的缺陷。
為了方便用戶使用，阿里巴巴團隊設(shè)計了流計算的Flink SQL并推回了社區(qū)，取名Flink SQL。
此外，作為開源版Blink，跟社區(qū)版本還有幾點差異：
第一是穩(wěn)定性方面，在某些場景會比社區(qū)版本更加穩(wěn)定，特別是在大規(guī)模場景；
另外Blink擁有全新的 Flink SQL 技術(shù)棧，它在功能上，特別是在批處理的功能上比社區(qū)版本強大很多。
它支持現(xiàn)在標準 SQL 幾乎所有的語法和語義，在性能上，無論是在流式 SQL 還是批 SQL，當前版本在性能上都有很大的優(yōu)勢。
特別是在批 SQL 的性能方面，當前 Blink 版本是社區(qū)版本性能的 10 倍以上，跟 Spark 相比，在 TPCDS 這樣的場景 Blink 的性能也能達到 3 倍以上。
阿里方面強調(diào)，如果用戶對批處理或者對 SQL 有著比較強的需求，這個版本會用戶可以得到很多好處。
（更多詳細技術(shù)解析詳見傳送門）
實戰(zhàn)效果
阿里方面還介紹說，現(xiàn)在，阿里集團的全部核心業(yè)務(wù)已經(jīng)用上Blink。
除了技術(shù)大考雙11之外，ET城市大腦實時計算著杭州1300個信號燈路口、4500路視頻，保障著交通動脈的通暢；淘寶、天貓每天為數(shù)億用戶展現(xiàn)實時的“專屬”頁面。
未來，這項技術(shù)還會被應(yīng)用到社會的各個場景：工廠設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能實時分析數(shù)據(jù)、提高生產(chǎn)良品率；物流派送平臺能第一時間下單，把商品及時送到消費者手中；導航軟件時刻緊隨出行軌跡，不再錯過轉(zhuǎn)彎口……
而面向業(yè)界開源，更是能將更前沿的計算技術(shù)讓更多開發(fā)者受益其中。
傳送門
Blink on GitHub：
https://github.com/apache/flink/tree/blink
技術(shù)詳解：
一文揭秘阿里實時計算Blink核心技術(shù)
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