Apache Flink在创立时支持多种计算形态,包括流计算、批处理和机器学习等。阿里巴巴选择Flink作为新一代大数据引擎,并在内部版本Blink中采用SQL作为流批一体化的统一入口,针对流计算和批处理进行了优化。这种流批一体化架构在阿里的搜索离线数据处理和机器学习平台上表现出色。演讲将分享Blink在流批一体化场景中的优化及面临的挑战与解决方案。
Flink流批一体化技术架构及阿里实践
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一体化的 Flink 流批架构,阿里团队的实战方案还挺有看头的。Flink本身就支持流式计算,这套资源把批也整合进来了,适合那种既有实时又有离线需求的场景。嗯,用起来能少折腾好多流程。
阿里的实践部分讲得比较细,像数据一致性、窗口机制这些点都有提到,不是官方文档照搬。部署架构也给了参考图,挺适合拿来对比你自己现在的系统设计,看哪里能精简。
如果你现在用的是 Flink 1.x 版本,建议先看下里面的版本,毕竟里面的例子是基于Flink 3.2.0的,不注意的话容易踩坑。部署用的包也整合了HBase 3.1.3,省得你自己再去拉依赖、配环境,直接上手会快多。
开发上用的 API 还是比较新那套,
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Ambari+Bigtop 的一站式编译部署方案,真的挺省事儿。hive_3_2_0-hbase-3.1.3-1.el7.noarch.rpm这个包,专门给 Hive 整合 HBase 准备的,拿来就能用,免去你来回折腾各种兼容问题,部署效率直接拉满。
直接拿来跑Hive on HBase的环境,省心不少。搭配 Ambari 一起上手,部署流程清晰,还能统一管理服务,监控也方便。你要是还在一个个组件装,不如试试这个思路。
大部分使用场景像是做实时数据或离线查询加速,直接整合 HBase,Hive 查询能力杠杠的。比如用来跑日志,查询某个用户行为路径,用 HBase 存数据,Hive 查出来又快
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