实时计算 Flink

总结生产环境十大常见难点，10篇技术实战文章帮你完成故障识别、问题定位、性能优化等全链路过程，实现从基础概念的准确理解到上手实操的精准熟练，从容应对生产环境中的技术难题！

随着 Flink 社区的快速发展，其技术也逐渐走向成熟。在 2019 年，国内已经有大量的本土互联网公司开始采用 Apache Flink 作为主流的实时计算解决方案。同时，在全球范围内，优步、网飞、微软和亚马逊等国际互联网公司也逐渐开始使用 Apache Flink。

随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行，如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好，就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具，所以 Flink 针对于批计算也以 SQL 为主要接口。本次分享主要介绍 Flink 对批处理的设计与 Hive 的集成。

本文由爱奇艺大数据服务负责人梁建煌分享，介绍爱奇艺如何基于 Apache Flink 技术打造实时计算平台，并通过业务应用案例分享帮助用户了解 Apache Flink 的技术特点及应用场景。

单日总数据处理量超 10 万亿，峰值大概超过每秒 3 亿，OPPO 大数据平台研发负责人张俊揭秘 OPPO 基于 Apache Flink 构建实时数仓的实践，内容分为以下四个方面：建设背景、顶层设计、落地实践、未来展望。

在刚刚发布的 ApacheFlink 1.10 中，PyFlink 添加了对 Python UDFs 的支持。这意味着您可以从现在开始用 Python 编写 UDF 并扩展系统的功能。此外，本版本还支持 Python UDF 环境和依赖管理，因此您可以在 UDF 中使用第三方库，从而利用 Python 生态丰富的第三方库资源。

大家好，本文为 Flink Weekly 的第七期，由李劲松整理，主要内容包括：近期社区开发进展，邮件问题答疑以及社区直播和相关技术博客。

如何更快速地预防或甄别可能的欺诈行为？如何从超大规模、高并发、多维度的数据中实现在线实时反欺诈？这些都是金融科技公司当下面临的主要难题。针对这一问题，玖富集团打造基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统，快速处理海量数据并实现良好的用户体验。

菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。

目前网易流计算规模已经达到了一千多个任务，2 万多个 vcores 以及 80 多 T 的内存，网易流计算覆盖了绝大多数场景，包括广告、电商大屏、ETL、数据分析、推荐、风控、搜索、直播等。

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本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行，全程只涉及 SQL 纯文本，无需一行 Java/Scala 代码，无需安装 IDE。

甄选 Apache Flink 及大数据领域顶级盛会 Flink Forward Asia 大会嘉宾精彩分享，覆盖国内外一线大厂实时平台构建的经验分享与实时数仓的应用实践，为你揭秘实时计算平台从无到有到有、持续优化的详细细节！

2 月 12 日，Apache Flink 1.10.0 正式发布，在 Flink 的第一个双位数版本中正式完成了 Blink 向 Flink 的合并。在此基础之上，Flink 1.10 版本在生产可用性、功能、性能上都有大幅提升。本文将详细为大家介绍该版本的重大变更与新增特性。 文末更有 Flink 实践精选电子书，现已开放免费下载~

2 月 12 日，Apache Flink 1.10.0 正式发布，在 Flink 的第一个双位数版本中正式完成了 Blink 向 Flink 的合并。在此基础之上，Flink 1.10 版本在生产可用性、功能、性能上都有大幅提升。本文将详细为大家介绍该版本的重大变更与新增特性。

近年来 AI 持续火热，各种计算框架、模型和算法层出不穷，从某种角度上来说，这个赛道已经有些拥挤了。在这种情况下， Flink 将怎样拥抱 AI，又会为用户带来什么新的价值？Flink AI 的优劣势分别在哪里？本文将通过对这些问题的讨论来分析 Flink AI 的发展方向。

Flink 在 1.10 版本完成了 Active Kubernetes Integration 的第一阶段，支持了 session clusters。后续的第二阶段会提供更完整的支持，如支持 per-job 任务提交，以及基于原生 Kubernetes API 的高可用，支持更多的 Kubernetes 参数如 toleration, label 和 node selector 等。

Flink 作为一个统一的计算引擎，旨在提供统一的流批体验以及技术栈。Flink 在 1.9 合并了 Blink 的代码，并在 1.10 中完善了大量的功能以及性能，可以运行所有 TPC-DS 的查询，性能方面也很有竞争力，Flink 1.10 是一个生产可用的、批流统一的 SQL 引擎版本。

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本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享，基于对 bilibili 实时计算的痛点分析，详细介绍了 bilibili Saber 实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面：实时计算的痛点、Saber 的平台演进、结合 AI 的案例实践、未来的发展与思考。

社区整理了这样一份知识图谱，由 Apache Flink Committer 执笔，四位 PMC 成员审核，将 Flink 9 大技术版块详细拆分，突出重点内容并搭配全面的学习素材。看完这份图谱，才算真的搞懂 Flink！

Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号，Flink 1.10.0 正式宣告发布！作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级，Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现，包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持（PyFlink）的重大优化。

Flink 1.10 同时还标志着对 Blink[1] 的整合宣告完成，随着对 Hive 的生产级别集成及对 TPC-DS 的全面覆盖，Flink 在增强流式 SQL 处理能力的同时也具备了成熟的批处理能力。

在 Flink 社区中，最常被问到的问题之一是：在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”，但这并非一个有用的答案。本文概述了一系列的相关问题，通过回答这些问题，或许你能得出一些数字作为指导和参考。

阿里主搜（淘宝天猫搜索）是搜索离线平台非常重要的一个业务，具有数据量大、一对多的表很多、源表的总数多和热点数据等特性。对于将主搜这种逻辑复杂的大数据量应用迁移到搜索离线平台总是不缺少性能的挑战，搜索离线平台经过哪些优化最终实现全量高吞吐、增量低延迟的呢？

为了让宝贵的经验传播，方便大家快速上手 Flink，小编将 Apache Flink 基础入门学习资料整理成电子版专刊供大家下载使用。

关于 PyFlink 的博客我们曾介绍过 PyFlink 的功能开发，比如，如何使用各种算子(Join/Window/AGG etc.)，如何使用各种 Connector(Kafka, CSV, Socket etc.)，还有一些实际的案例。这些都停留在开发阶段，一旦开发完成，我们就面临激动人心的时刻，那就是将我们精心设计开发的作业进行部署，那么问题来了，你知道怎样部署 PyFlink 的作业吗？

近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。

近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。

2019 年对 Apache 软件基金会（简称 ASF)来说，依然是伟大的一年：它标志着开源领导“Apache 之道”（The Apache Way）的 20 年。ASF 的口号，“社区重于代码”（Community Over Code），贯穿于其所做的每一件事，全球有数十亿人受益于价值 200 多亿美元的社区主导的软件，100% 免费提供。

本文为 Flink Weekly 的第四期，由 Forward Xu 整理，主要内容包括：Flink 1.10 版本的发布测试，SQL catalog 读取关系数据库 schema 的相关建议以及 Flink Forward 旧金山的演讲邀请。