阿里云高级技术专家马国维在2017广州云栖大会中做了题为《阿里新一代实时计算引擎Blink解密》的分享,就流式计算架构，Apache Flink和Alibaba Blink介绍，Blink 应用案例等方面的内容做了深入的分析。
【阿里新一代实时计算引擎Blink解密】
在2017年的广州云栖大会上，阿里巴巴高级技术专家马国维（花名：黎钢）进行了名为《阿里新一代实时计算引擎Blink解密》的演讲，深入剖析了流式计算架构、Apache Flink与阿里巴巴Blink的相关内容，以及Blink在实际应用中的案例。
**流式计算架构**
流式计算是一种处理无间断数据流的计算模型，其核心是用户代码(UserCode)对持续流入的数据进行实时处理。这种模型允许开发者对数据流进行连续计算，而无需等待数据完全到达。在StreamCompute 2.0中，流式计算模型引入了有状态的计算，这意味着计算过程中可能需要处理跨越多条记录的信息，如计数器、时间窗口或机器学习模型参数等。保持状态的一致性至关重要，这通常通过检查点(checkpoint)和恢复机制来实现，以确保至少一次(exactly once)或至少一次(at least once)的一致性保证。
**Apache Flink**
Apache Flink是一款强大的流处理引擎，以其低延迟和高吞吐量而著称，尤其适合状态ful的应用程序。它提供了Exactly-once语义，确保计算结果的准确性。Flink支持灵活的Window机制，包括滑动窗口、翻转窗口和会话窗口，适应不同的时间驱动和数据驱动场景。此外，Flink具备处理乱序事件的能力，通过Event-Time（创建时间）和Watermark机制处理延迟到达的数据。
**Alibaba Blink**
Blink是阿里巴巴对Apache Flink的进一步优化和扩展，它全面兼容Flink的API，并且与Flink的主流分支保持长期的协同发展。在阿里巴巴的业务场景下，Blink针对Flink进行了大量优化，这些改进不仅提升了性能，还增强了大规模部署能力，可以更好地适配YARN、Mesos以及阿里巴巴内部的调度系统。Blink的改进还包括计算和调度架构的分离，这使得它能够更有效地处理大规模的流计算任务。
**Blink的应用案例**
Blink在阿里巴巴的实践中展示了其在实时大数据处理上的优势，例如，它可能被用于实时交易监控，快速响应异常交易行为；在电商领域，Blink可以帮助实时分析用户行为，实现个性化推荐；在物流追踪中，Blink能够实时处理大量物流数据，提供实时的配送状态更新。通过这些案例，我们可以看到Blink在处理海量数据时的高效性和稳定性。
总结来说，阿里新一代实时计算引擎Blink是基于Apache Flink的增强版，它在保证兼容性的同时，针对阿里巴巴的业务需求进行了定制化优化，实现了更高的计算效率和更强的容错能力，广泛应用于阿里巴巴集团的各个业务场景中，为实时数据分析和决策提供了强大的支撑。
