阿里巴巴的流计算引擎: Apache Flink 中文解读

深入探讨了阿里巴巴自主研发的交互式分析引擎 Hologres。文章首先阐述了 Hologres 的设计理念和核心架构，包括其在存储、计算和查询优化方面的技术创新。随后，文章结合实际案例分析了 Hologres 在阿里巴巴集团内的应用场景，展示了其在处理海量数据、支持实时分析等方面的优势。最后，文章对 Hologres 的未来发展方向进行了展望，探讨了其在云计算和人工智能时代的应用潜力。

所谓大数据，是指无法用常规软件工具进行处理的大量且复杂的数据集合。自上世纪90年代以来，大数据被认为可以通过数据挖掘发现潜在问题和预测未来趋势，以指导商业决策。例如，保险行业利用大数据统计和计算来确定基于人均寿命的保费和收益率。这些早期尝试揭示了在特定背景和时间点利用数据进行商业化分析的潜力。

阿里巴巴将海量数据技术架构划分为五层：数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。其中，数据源包含用户、商品、交易等数据库以及行为日志。计算层对数据进行处理和分析，存储层负责数据存储，查询层提供数据查询功能，产品层基于数据开发产品。

阿里巴巴数据仓库技术，内部分享PPT，介绍整体架构及数据流转流程。

2017年云栖大会上，阿里巴巴王赛发表《阿里巴巴大数据智能技术》主题演讲，深度分析了大数据领域的挑战、技术变革、Dataphin产品以及阿里数据中台在社会普惠中的应用。

阿里巴巴的数据库操作手册，具体操作方法详尽，是从官方获取的信息。

阿里巴巴MySQL开发规范详细介绍了从数据库设计、索引优化到SQL编写的全方位内容，适合希望深入学习MySQL的开发人员。

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实