Flink 还是 Spark?阿里技术专家一语道破真相!
身為大數(shù)據(jù)工程師,你還在苦學(xué)Spark、Hadoop、Storm,卻還沒搞過Flink?醒醒吧!剛過去的2020雙11,阿里在Flink實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下全程保持了“如絲般順滑”,基于Flink的阿里巴巴實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)簡(jiǎn)直強(qiáng)·無敵。
最恐怖的是,阿里當(dāng)時(shí)的實(shí)時(shí)計(jì)算峰值達(dá)到了破紀(jì)錄的每秒40億條記錄,數(shù)據(jù)量也達(dá)到了驚人的7TB每秒,相當(dāng)于一秒鐘需要讀完500萬本《新華字典》!Flink的強(qiáng)悍之處,阿里已屢試不爽!
01
阿里為何堅(jiān)定不移地選擇Flink?
大數(shù)據(jù)起源于批處理,在批處理上,Spark有很深的積累。為了應(yīng)對(duì)全球大量業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)需求,Spark也推出了流計(jì)算解決方案——SparkStreaming。但Spark畢竟不是一款純流式計(jì)算引擎,所以在時(shí)效性等問題上,始終無法提供極致的流批一體體驗(yàn)。
而后起新秀Flink的基本數(shù)據(jù)模型則是數(shù)據(jù)流,以及事件(Event)的序列。數(shù)據(jù)流作為數(shù)據(jù)的基本模型,可以是無邊界的無限“流”,即一般意義上的流處理;也可以是有邊界的有限“流”,也就同時(shí)兼顧了批處理。
關(guān)于以上,阿里搜索事業(yè)部資深搜索專家蔣曉偉曾談到:
Spark和Flink都具有流和批處理能力,但是他們的做法是相反的。Spark Streaming是把流轉(zhuǎn)化成一個(gè)個(gè)小的批來處理,這種方案的一個(gè)問題是我們需要的延遲越低,額外開銷占的比例就會(huì)越大,這導(dǎo)致了Spark Streaming很難做到秒級(jí)甚至亞秒級(jí)的延遲。Flink是把批當(dāng)作一種有限的流,這種做法的一個(gè)特點(diǎn)是在流和批共享大部分代碼的同時(shí)還能夠保留批處理特有的一系列的優(yōu)化。
同時(shí),Flink相比于Spark而言還有諸多明顯優(yōu)勢(shì):
支持高效容錯(cuò)的狀態(tài)管理,保證在任何時(shí)間都能計(jì)算出正確的結(jié)果;
同時(shí)支持高吞吐、低延遲、高性能的分布式流式數(shù)據(jù)處理框架;
支持事件時(shí)間(Event Time)概念,事件即使無序到達(dá)甚至延遲到達(dá),數(shù)據(jù)流都能夠計(jì)算出精確的結(jié)果;
輕量級(jí)分布式快照(Snapshot)實(shí)現(xiàn)的容錯(cuò),能將計(jì)算過程分布到單臺(tái)并行節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理。
阿里早在幾年前就開始探索Flink的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用,隨著2020雙11阿里基于Flink實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景的成功,毋庸置疑,Flink將會(huì)加速成為大廠主流的數(shù)據(jù)處理框架,最終化身下一代大數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)。
02
Flink在千億級(jí)海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景的最佳實(shí)戰(zhàn)
回歸業(yè)務(wù),在千億級(jí)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理場(chǎng)景中,Flink如何落地應(yīng)用?如何設(shè)計(jì)Flink?StateBackend??Flink兩階段提交核心源碼有哪些?海量大數(shù)據(jù)去重普適架構(gòu)又該怎么做?
頭條基于Flink的統(tǒng)一廣告流引擎推薦平臺(tái)實(shí)戰(zhàn)
碰巧我和前58技術(shù)委員會(huì)主席孫玄(江湖人稱“玄姐”)聊過關(guān)于Flink的問題,玄姐認(rèn)為:對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司來說,公司的業(yè)務(wù)可以分為兩類:一類是OLTP型的業(yè)務(wù),一類是OLAP型的業(yè)務(wù)。當(dāng)今的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師需要掌握大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)ETL、大數(shù)據(jù)計(jì)算、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)智能分析等多項(xiàng)技術(shù)能力,其中最核心的就是以Flink為首的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。
計(jì)算引擎是整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)非常重要的一環(huán),根據(jù)業(yè)務(wù)需求不同,大數(shù)據(jù)計(jì)算又分為離線批量計(jì)算和在線實(shí)時(shí)計(jì)算。比如基于MapReduce的海量計(jì)算屬于離線計(jì)算范疇;基于ClickHouse的計(jì)算屬于實(shí)時(shí)在線計(jì)算范疇。Flink就是一款既支持離線批量計(jì)算又支持實(shí)時(shí)在線計(jì)算引擎,無疑大數(shù)據(jù)開發(fā)/架構(gòu)師必須具備的核心技能。
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03
我為什么推薦給你這門課
前58技術(shù)委員會(huì)主席玄姐的技術(shù)實(shí)力和思維模型可謂有口皆碑,這次聯(lián)手58到家CTO沈劍老師打造多線程編程與超高并發(fā)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)課程,目的就是為了讓大家3天掌握千億級(jí)企業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎Flink?State架構(gòu)設(shè)計(jì)這一難啃知識(shí)點(diǎn),入職大廠不是夢(mèng)!
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?????????掌握千億級(jí)企業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎Flink核心技術(shù)設(shè)計(jì)(State/Checkpoint等)以及案例深度實(shí)踐,能夠知其然知其所以然;
深度掌握Flink 最具特色的State功能,能夠以不變應(yīng)萬變;
掌握千億級(jí)企業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎Flink 兩階段提交設(shè)計(jì)以及去重普適架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)踐,能夠應(yīng)用自如;
掌握千億級(jí)企業(yè)大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎Flink企業(yè)級(jí)多業(yè)務(wù)場(chǎng)景整合Redis/HBase/Kafka的真實(shí)案例實(shí)踐,夠快速實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)復(fù)雜實(shí)時(shí)需求;
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Flink 还是 Spark?阿里技术专家一语道破真相!的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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