身為大數(shù)據(jù)工程師，你還在苦學(xué)Spark、Hadoop、Storm，卻還沒(méi)搞過(guò)Flink？醒醒吧！剛過(guò)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(wú)敵。

最恐怖的是，今年阿里的實(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(wàn)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(wèn)題上，始終無(wú)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(wú)邊界的無(wú)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(lái)處理，這種方案的一個(gè)問(wèn)題是我們需要的延遲越低，額外開(kāi)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(wú)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(guò)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(kāi)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(guò)關(guān)于Flink的問(wèn)題，玄姐認(rèn)為：對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司來(lái)說(shuō)，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(wú)疑大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)/架構(gòu)師必須具備的核心技能。

如果你想快速掌握阿里奉為“神器”的Flink計(jì)算引擎，我推薦你學(xué)習(xí)由前58技術(shù)委員主席孫玄聯(lián)手58到家 CTO 沈劍老師，結(jié)合 10 多年一線大廠實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，打造的《大數(shù)據(jù)架構(gòu)師必備技能—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)深度剖析與案例深度實(shí)踐》在線專欄課。3天時(shí)間，直接讓你在實(shí)踐中了解Flink?State架構(gòu)設(shè)計(jì)的原理，學(xué)完能輕松應(yīng)對(duì)大廠大數(shù)據(jù)資深開(kāi)發(fā)/架構(gòu)師面試！

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03

我為什么推薦給你這門(mén)課

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• 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

• 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師

• 后端開(kāi)發(fā)工程師（Java/Go/C++/PHP/Python等語(yǔ)言方向）

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• 分布式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的再见，Spark！Flink已成气候！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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