流批一體已經(jīng)從理論走向?qū)嵺`，并在 2020 年迎來(lái)落地元年。

短短 5 年，Apache Flink（下稱 Flink）從一個(gè)突然出現(xiàn)在大數(shù)據(jù)舞臺(tái)的“萌新”系統(tǒng)，迅速成長(zhǎng)為人人皆知的流計(jì)算引擎。

在伴隨 Flink 發(fā)展掀起的這波實(shí)時(shí)計(jì)算浪潮里，阿里是國(guó)內(nèi)走得最前、做得也最多的一個(gè)，“流批一體”是它的新賽道。今年雙 11， Flink 流批一體開(kāi)始在阿里最核心的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景嶄露頭角，并抗住了 40 億條／秒的實(shí)時(shí)計(jì)算峰值。

這是第一次有互聯(lián)網(wǎng)超級(jí)大廠真正在核心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)上規(guī)?；涞亓髋惑w技術(shù)。同時(shí)，這也意味著 Flink 在阿里的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入第二個(gè)階段，從全鏈路實(shí)時(shí)化進(jìn)階到全鏈路流批一體化。

恰逢 2020 年 Flink Forward Asia 大會(huì)召開(kāi)之際，InfoQ 對(duì) Apache Flink 中文社區(qū)發(fā)起人及阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算負(fù)責(zé)人王峰（花名莫問(wèn)）、阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)資深技術(shù)專家楊克特（花名魯尼）、天貓大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人黃曉鋒進(jìn)行了獨(dú)家專訪，希望從多個(gè)角度更完整地還原 Flink 流批一體在阿里落地的過(guò)程和背后的技術(shù)挑戰(zhàn)，并深入探討這個(gè)新賽道對(duì)于阿里云的價(jià)值和未來(lái)發(fā)展方向。

1 從理論到落地

流批一體的技術(shù)理念最早提出于 2015 年，它的初衷是讓開(kāi)發(fā)人員能夠用同一套接口實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的流計(jì)算和批計(jì)算，進(jìn)而保證處理過(guò)程與結(jié)果的一致性。隨后，大數(shù)據(jù)廠商 / 框架們?nèi)?Spark、Flink、Beam 等，都陸續(xù)提出了自己的解決方案，雖然實(shí)現(xiàn)方式各不相同，但在一定程度上說(shuō)明流批一體的思想已經(jīng)在業(yè)界得到廣泛認(rèn)可。

然而，流批一體要真正從理論走到落地，尤其是在企業(yè)的核心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景規(guī)模化落地，往往面臨技術(shù)和業(yè)務(wù)的雙重挑戰(zhàn)。在莫問(wèn)看來(lái)，這也是為什么流批一體出現(xiàn)的很早，廠商落地案例卻不多見(jiàn)。

從技術(shù)層面來(lái)看，流計(jì)算和批計(jì)算從計(jì)算方式、支撐模塊、資源調(diào)度策略到流程規(guī)劃等都存在差異，不管是批流一體還是流批一體，都有不少技術(shù)問(wèn)題要解決。這其中關(guān)乎研發(fā)資源投入，但大前提是需要有一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)算引擎。雖然 Spark 是最早提出流批一體理念的計(jì)算引擎之一，但由于其本質(zhì)還是基于批（mini-batch）來(lái)實(shí)現(xiàn)流，在流計(jì)算語(yǔ)義和延遲上存在硬傷，難以滿足復(fù)雜、大規(guī)模實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景的極致需求，因此目前很多廠商的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)還是選擇將流和批分開(kāi)來(lái)做，流用 Flink、批用 Spark。這就導(dǎo)致前面說(shuō)的大前提無(wú)法滿足，在核心場(chǎng)景落地流批一體更加無(wú)從談起。

從業(yè)務(wù)層面來(lái)看，如果企業(yè)有非常重的歷史包袱或者在流批一體架構(gòu)下不能取得足夠多業(yè)務(wù)價(jià)值，那它也不會(huì)有足夠的動(dòng)力去做流批一體的改造和落地。

但對(duì)于阿里來(lái)說(shuō)，恰恰是在技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)因素共同推動(dòng)之下，流批一體才得以在雙 11 核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景正式亮相。

技術(shù)上，阿里 2019 年收購(gòu) Flink 的創(chuàng)始公司 Ververica 后，投入近百名工程師到 Flink 技術(shù)研發(fā)和社區(qū)工作中，在 Flink 基于流實(shí)現(xiàn)批計(jì)算的能力上做了非常多工作，其中有一些特性優(yōu)先在雙 11 落地，后續(xù)也會(huì)全部推進(jìn)到社區(qū)里。

業(yè)務(wù)上，今年大促期曾經(jīng)面臨離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致的問(wèn)題，這類潛在問(wèn)題會(huì)影響廣告、商務(wù)甚至公司運(yùn)營(yíng)決策，這是真正的“秒秒鐘幾百萬(wàn)上下”，強(qiáng)電商屬性和大業(yè)務(wù)體量倒逼著流批一體技術(shù)必須在阿里核心業(yè)務(wù)落地，方能解決痛點(diǎn)。

莫問(wèn)提到，當(dāng)前流批一體已經(jīng)在許多業(yè)務(wù)場(chǎng)景成為剛需，而不是一個(gè)技術(shù)噱頭。這次雙十一就像一場(chǎng)“轉(zhuǎn)正”考試，意味著在阿里巴巴業(yè)務(wù)場(chǎng)景中流批一體技術(shù)從理論走向落地，同時(shí)也標(biāo)記著 Flink 在阿里開(kāi)始從全鏈路實(shí)時(shí)化步入全鏈路流批一體化的新階段。

2 路走對(duì)了，就不怕遠(yuǎn)

2015 年，針對(duì)搜索推薦業(yè)務(wù)做新的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎選型時(shí)，阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)對(duì)流批一體的技術(shù)方向就已經(jīng)有初步設(shè)想。

在經(jīng)過(guò)深度調(diào)研、可行性驗(yàn)證和對(duì)未來(lái)可能遇到的問(wèn)題進(jìn)行推演之后，團(tuán)隊(duì)最終決定引入 Flink。魯尼表示，雖然當(dāng)時(shí) Flink 整個(gè)系統(tǒng)還不是特別成熟，但團(tuán)隊(duì)認(rèn)為 Flink 以流計(jì)算為核心的設(shè)計(jì)理念更符合未來(lái)數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)時(shí)化發(fā)展的大趨勢(shì)。在阿里內(nèi)部有一句土話，叫“路走對(duì)了，就不怕遠(yuǎn)”，從后續(xù)這幾年的發(fā)展情況來(lái)看，F(xiàn)link 確實(shí)進(jìn)展順利，甚至超過(guò)團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)的預(yù)期。

當(dāng)然，從初步設(shè)想到實(shí)現(xiàn)相對(duì)完善的流批一體能力，需要一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程。

從技術(shù)本身演化的角度來(lái)看，F(xiàn)link 經(jīng)歷了流批一體 API 從無(wú)到有、從有到更優(yōu)兩個(gè)階段。在早期的 Flink 版本中，F(xiàn)link 的流和批無(wú)論在 API 還是在 Runtime 上都沒(méi)有達(dá)到徹底的統(tǒng)一。但從 1.9 版本開(kāi)始，F(xiàn)link 加速在流批一體上進(jìn)行完善和升級(jí)，F(xiàn)link SQL 作為用戶使用的最主流 API，率先實(shí)現(xiàn)了流批一體語(yǔ)義，用戶只需學(xué)習(xí)使用一套 SQL 就可以基于 Flink 進(jìn)行流批一體的開(kāi)發(fā)，降低了開(kāi)發(fā)的門(mén)檻。

最初 SQL 實(shí)現(xiàn)流批一體的做法是將流作業(yè)和批作業(yè)分別翻譯成 Flink 底層的兩個(gè)原生 API，包括處理流計(jì)算需求的 DataStream 和處理批計(jì)算需求的 DataSet，相對(duì)來(lái)說(shuō)有些簡(jiǎn)單粗暴，當(dāng)時(shí)也引發(fā)了一系列問(wèn)題，包括開(kāi)發(fā)鏈路過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致迭代效率不高等。因此 Flink 社區(qū)又對(duì)底層架構(gòu)做了一些重構(gòu)，并引出了 DAG API，F(xiàn)link 分布式運(yùn)行層針對(duì) DAG 做了一系列優(yōu)化，包括增加流批一體的調(diào)度器、可插拔的 Shuffle 插件等。這樣一來(lái)，F(xiàn)link 的分布式運(yùn)行層也開(kāi)始逐漸形成了流批一體的 DAG 描述能力和調(diào)度執(zhí)行能力。

目前 Flink 的流批一體方案仍然在持續(xù)改進(jìn)當(dāng)中。雖然現(xiàn)在開(kāi)發(fā)者已經(jīng)可以很方便地基于 SQL API 來(lái)執(zhí)行流批一體作業(yè)，但 SQL 并不能解決所有需求。一些邏輯特別復(fù)雜或定制化程度較高的作業(yè)還是需要繼續(xù)使用 DataStream API。DataStream API 雖然能更加靈活地應(yīng)對(duì)流計(jì)算場(chǎng)景的各種需求，但卻缺乏對(duì)批處理的高效支持。

因此，F(xiàn)link 社區(qū)在完成 SQL 流批一體升級(jí)之后，從 1.11 版本開(kāi)始投入大量精力完善 DataStream API 的流批一體能力，在 DataSteam API 上增加批處理的語(yǔ)義，同時(shí)結(jié)合流批一體 Connector 的設(shè)計(jì)，讓 DataStream API 能夠在流批融合場(chǎng)景下對(duì)接 Kafka 和 HDFS 等不同類型流批數(shù)據(jù)源。在剛剛發(fā)布的 1.12 版本中，大家就可以體驗(yàn)到 DataStream 流批一體的原生支持。接下來(lái)流批一體的迭代計(jì)算 API 也將被引入到 DataStream 中，進(jìn)一步解鎖一系列機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景。

此外，在當(dāng)前 Flink 主版本中，不管是 SQL 還是 DataStream API，在流批一體概念上都還是流計(jì)算和批計(jì)算功能的結(jié)合體。用戶雖然只需要編寫(xiě)一套代碼，但需要在代碼中選擇使用流的方式跑，還是批的方式跑，執(zhí)行模式比較單一。但有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景已經(jīng)提出更高的要求，即流批混合，需要在批和流之間自動(dòng)切換，F(xiàn)link 也將在后續(xù)支持更加智能的流批融合場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)切換能力。

當(dāng)然，流批一體不只是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，最終還是業(yè)務(wù)落地的問(wèn)題，F(xiàn)link 的流批一體能力也是通過(guò)大規(guī)模業(yè)務(wù)鍛造出來(lái)的。

雖然選型之初，阿里云的技術(shù)團(tuán)隊(duì)看中的就是 Flink 優(yōu)秀的流計(jì)算能力，但當(dāng)時(shí)這個(gè)能力并未經(jīng)過(guò)大規(guī)模線上業(yè)務(wù)驗(yàn)證。為了快速試錯(cuò)，團(tuán)隊(duì)決定開(kāi)辟一個(gè) Flink 的內(nèi)部分支（即后來(lái)為大家熟知的 Blink），最大目的是快速增加當(dāng)時(shí)急缺的功能并在線上業(yè)務(wù)驗(yàn)證，這也是在業(yè)務(wù)早期的選擇。

經(jīng)過(guò)團(tuán)隊(duì)一年的努力，基于 Flink 的搜索推薦實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)成功支持了 2016 年的搜索雙 11，保證了搜索推薦全鏈路實(shí)時(shí)化。在這之后，F(xiàn)link 開(kāi)始在阿里集團(tuán)內(nèi)部服務(wù)于更多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，在更大規(guī)模的業(yè)務(wù)場(chǎng)景驗(yàn)證并優(yōu)化其流計(jì)算能力和穩(wěn)定性。2017 年，F(xiàn)link 成功支持了全集團(tuán)雙 11 的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，包括 GMV 大屏等最核心的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

在實(shí)時(shí)計(jì)算能力經(jīng)過(guò)充分驗(yàn)證之后，團(tuán)隊(duì)開(kāi)始補(bǔ)充和完善 Flink 的批計(jì)算能力，并在搜索推薦的索引構(gòu)建、機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程和樣本生成等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。

經(jīng)過(guò)大規(guī)模作業(yè)驗(yàn)證之后，團(tuán)隊(duì)對(duì) Flink 的流批一體能力更加有底，也是在這個(gè)時(shí)候，團(tuán)隊(duì)開(kāi)始醞釀 Blink 的開(kāi)源。后面的進(jìn)展很多人都已經(jīng)有所了解：2018 年 12 月阿里宣布開(kāi)源 Flink 的內(nèi)部分支 Blink；2019 年 1 月起，阿里逐步將內(nèi)部在 Blink 沉淀的能力推回 Flink 開(kāi)源社區(qū)；到 2019 年 11 月發(fā)布的 Flink 1.10 版本前瞻，Blink 全部功能都已經(jīng)進(jìn)入 Flink。2020 年雙 11 天貓營(yíng)銷決策核心系統(tǒng)的這場(chǎng)“大考”，F(xiàn)link 流批一體技術(shù)又得到了更進(jìn)一步的錘煉。

3 流批一體的雙 11“大考”

在莫問(wèn)看來(lái)，F(xiàn)link 流批一體技術(shù)從最初應(yīng)用于搜索推薦場(chǎng)景，到今年雙 11 在天貓核心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)落地，升級(jí)的是業(yè)務(wù)的重要程度，而不是簡(jiǎn)單的計(jì)算規(guī)模。

在流計(jì)算場(chǎng)景上，天貓大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)跟實(shí)時(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)配合了很多年，但之前一直沒(méi)有在批計(jì)算場(chǎng)景上線。魯尼透露，天貓的批處理作業(yè)優(yōu)先級(jí)在集團(tuán)內(nèi)屬于級(jí)別最高的那一檔，因此在架構(gòu)升級(jí)上會(huì)更慎重。

天貓分析場(chǎng)景下的報(bào)表大部分分為實(shí)時(shí)和離線兩種，商家、小二、管理層通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度、不同時(shí)間周期的比對(duì)，從而對(duì)當(dāng)前的活動(dòng)情況作出判斷，這些數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)決策的重要判斷依據(jù)。

以前天貓整體的數(shù)據(jù)架構(gòu)使用的是 Lambda 架構(gòu)，數(shù)據(jù)分析需求基于流、批兩套計(jì)算引擎產(chǎn)出，這種分離的架構(gòu)不僅會(huì)帶來(lái)兩套開(kāi)發(fā)成本，也導(dǎo)致數(shù)據(jù)邏輯和口徑難以對(duì)齊。另外，產(chǎn)品搭建數(shù)據(jù)報(bào)表的時(shí)候，過(guò)程繁瑣，容易出現(xiàn)問(wèn)題。這些痛點(diǎn)促使天貓大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始調(diào)研流批一體的技術(shù)方案。

流批一體的技術(shù)方案主要分兩種，一種是跨引擎的流批一體，比如更早以前 Storm 和 Spark 結(jié)合使用，批交給 Spark 執(zhí)行，流交給 Storm 執(zhí)行；另一種就是一個(gè)引擎本身就具備流批一體的能力，比如 Spark 和 Spark streaming、Flink 等。鑒于 Flink 的流計(jì)算能力已經(jīng)在阿里集團(tuán)內(nèi)部經(jīng)過(guò)大規(guī)模業(yè)務(wù)應(yīng)用的驗(yàn)證，以及 Flink 流批一體技術(shù)的不斷成熟，天貓大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)決定嘗試基于 Flink 的流批一體能力升級(jí)技術(shù)架構(gòu)。

除了計(jì)算層，團(tuán)隊(duì)也調(diào)研了存儲(chǔ)層的流批一體方案，最終確定云原生實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng) Hologres 可以滿足天貓點(diǎn)查和 OLAP 分析這兩個(gè)場(chǎng)景的需求。團(tuán)隊(duì)首先設(shè)計(jì)了一個(gè) POC 流程對(duì)整套方案進(jìn)行可行性驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)這套方案是 work 的，的確能對(duì)研發(fā)效能和數(shù)據(jù)質(zhì)量帶來(lái)了比較大的提升。

黃曉鋒告訴 InfoQ，從決定在雙 11 大促中規(guī)?；褂?Flink 流批一體到最終落地，天貓大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和實(shí)時(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)并肩作戰(zhàn)了 5 個(gè)月，整個(gè)改造過(guò)程大致可以劃分為四個(gè)關(guān)鍵階段。

第一個(gè)階段是設(shè)計(jì)。首先需要拆解和梳理天貓實(shí)際情況，完成流批一體模型的統(tǒng)一。然后需要在平臺(tái)這一側(cè)把源數(shù)據(jù)打通，實(shí)現(xiàn)用戶只寫(xiě)一套代碼，平臺(tái)自動(dòng)翻譯成 Flink Batch 任務(wù)和 Flink Stream 任務(wù)，同時(shí)寫(xiě)到一張 Holo 表，完成計(jì)算層表達(dá)的統(tǒng)一。

第二個(gè)階段是落地。流批一體需要依賴離線的調(diào)度，因此需要對(duì) MaxCompute平臺(tái)做一定程度的打通。

第三個(gè)階段是優(yōu)化。包括語(yǔ)義層表達(dá)的優(yōu)化，比如以前寫(xiě)的趨勢(shì)圖邏輯可能針對(duì)流場(chǎng)景做了針對(duì)性優(yōu)化，但在批上面不起作用甚至可能存在問(wèn)題，這些特殊場(chǎng)景需要做語(yǔ)義對(duì)齊；也包括性能的優(yōu)化，以保證在雙 11 可以達(dá)到性能目標(biāo)。

第四階段是穩(wěn)定性。由于整條鏈路改動(dòng)比較大，雙 11 場(chǎng)景對(duì)穩(wěn)定性的要求又特別高，因此團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)展開(kāi)了數(shù)據(jù)全鏈路的壓測(cè)，以保證 Flink 本身流批計(jì)算性能、Hologres 的查詢性能和上層 BI 層的查詢性能，都能夠滿足雙 11 的 QPS 訴求。

在整個(gè)過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)也遇到了幾個(gè)核心挑戰(zhàn)。

其中一個(gè)挑戰(zhàn)來(lái)自性能。這是流批一體第一次大規(guī)模使用，不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)打通做的還不是非常完備。比如 MaxCompute 和 Flink 之間的數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)是通過(guò) Tunnel 管道的方式來(lái)做的，但在規(guī)模化應(yīng)用的過(guò)程中才發(fā)現(xiàn) Tunnel 有連接數(shù)的限制，會(huì)極大地影響規(guī)?；茝V。后來(lái)團(tuán)隊(duì)通過(guò)在 Flink 這一層做相應(yīng)的優(yōu)化，先一次性讀取再在 Flink 內(nèi)部做分發(fā)，極大地降低了連接數(shù)并優(yōu)化了讀取性能，問(wèn)題得以解決。

另一個(gè)挑戰(zhàn)來(lái)自流批一體的語(yǔ)義統(tǒng)一。在某些場(chǎng)景下，開(kāi)發(fā)人員對(duì)流批語(yǔ)義的理解和 Flink Runtime 翻譯出來(lái)的流批一體語(yǔ)義之間存在差異，可能會(huì)導(dǎo)致同一套 SQL 跑出來(lái)的流批結(jié)果跟業(yè)務(wù)理解的不一樣，比如對(duì)于 Index Join 和 Primarykey Join 的處理方式在流批上面的差異。后來(lái)兩個(gè)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合修復(fù)了這個(gè)問(wèn)題。

除此之外，天貓大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)也聯(lián)合 Hologres 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì) Hologres 進(jìn)行了非常深度的優(yōu)化，包括優(yōu)化器、排隊(duì)機(jī)制、數(shù)據(jù) Shard 的劃分規(guī)則、計(jì)算層的數(shù)據(jù) shuffle 機(jī)制都做了針對(duì)性的優(yōu)化。

事實(shí)上，F(xiàn)link 流批一體成功落地雙 11 天貓核心數(shù)據(jù)場(chǎng)景，不僅更好地提升了開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)成員的技術(shù)能力，在業(yè)務(wù)上的實(shí)踐效果也非常喜人。

時(shí)效性上，面對(duì) 58.3 萬(wàn)筆 / 秒的交易峰值和上億 / 秒的無(wú)線流量洪峰，天貓的所有任務(wù)都達(dá)到了秒級(jí)延時(shí)，整個(gè)實(shí)時(shí)計(jì)算集群峰值 TPS 達(dá)到 40 億條 / 秒。同時(shí)，集群資源利用率也得到了大幅提升，批任務(wù)可以錯(cuò)峰執(zhí)行。

準(zhǔn)確性上，流批任務(wù)的業(yè)務(wù)口徑做到了完全一致，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題不復(fù)存在，成為大促期間重要的業(yè)務(wù)雷達(dá)。流批模型也實(shí)現(xiàn)了完全統(tǒng)一，產(chǎn)品搭建效率提升 400%。

靈活性上，流批一體實(shí)現(xiàn)了多個(gè)計(jì)算處理模式也只需要撰寫(xiě)一套代碼，需求迭代效率提升 2 倍，大促當(dāng)天緊急需求承接效率提升 5 倍。同時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng) +OLAP 場(chǎng)景結(jié)合，也使得變更成本大幅下降，能更好地滿足分析師按需取數(shù)場(chǎng)景的需要。

在黃曉鋒的整體規(guī)劃里，F(xiàn)link 流批一體成功落地雙 11 天貓核心數(shù)據(jù)場(chǎng)景，僅僅只是走出了陽(yáng)光大道的第一步。接下來(lái)，天貓大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)計(jì)劃繼續(xù)探索存儲(chǔ)層的流批一體，而在更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái)，團(tuán)隊(duì)希望推動(dòng)流批一體往“湖倉(cāng)一體”方向去演進(jìn)，并把經(jīng)過(guò)內(nèi)部打磨的技術(shù)架構(gòu)和平臺(tái)，如 DataPhin、QuickBI、Flink、Hologres 整合的場(chǎng)景，輸出到云上服務(wù)更多外部用戶。

4 下一個(gè)規(guī)?；涞貓?chǎng)景什么時(shí)候到來(lái)？

阿里在核心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)上真正規(guī)?；涞亍傲髋惑w”無(wú)疑給業(yè)界開(kāi)了個(gè)好頭。

近幾年，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域逐漸開(kāi)始擁抱“融合”（或所謂“一體化”）演進(jìn)的新方向，不管是今年剛成為熱議話題的“湖倉(cāng)一體”，還是更早提出的“流批一體”，其實(shí)都是這一思路的階段性成果。對(duì)于新的技術(shù)思路，大眾在一開(kāi)始肯定會(huì)有質(zhì)疑和觀望情緒。莫問(wèn)表示，團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)這次成功打樣的案例向業(yè)界證明，F(xiàn)link 流批一體是真正能夠落地核心業(yè)務(wù)并為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值的。這或許能讓更多企業(yè)和團(tuán)隊(duì)打消觀望情緒，并使 2020 年成為流批一體落地的元年。

在黃曉鋒看來(lái)，流批一體將成為阿里集團(tuán)內(nèi)部數(shù)據(jù)技術(shù)升級(jí)的新賽道。因?yàn)樘熵埖臉I(yè)務(wù)體量和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜度，在整個(gè)集團(tuán)里非常具有代表性，F(xiàn)link 流批一體在天貓業(yè)務(wù)上的成功應(yīng)用，會(huì)推動(dòng)整個(gè)集團(tuán)在流批一體這個(gè)賽道上的投入，也會(huì)推動(dòng)更多業(yè)務(wù)去升級(jí)到流批一體架構(gòu)，以解決業(yè)務(wù)上的痛點(diǎn)。

除了在阿里內(nèi)部推動(dòng)更多業(yè)務(wù)落地 Flink 流批一體，莫問(wèn)提到，未來(lái)還會(huì)將更多精力和焦點(diǎn)放在開(kāi)源社區(qū)。下一步，阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)會(huì)把在阿里業(yè)務(wù)場(chǎng)景下打磨出來(lái)的核心技術(shù)積累，在 Flink 未來(lái)的 1 到 2 個(gè)版本中逐步推回開(kāi)源社區(qū)，讓更多企業(yè)都能夠用上 Flink 流批一體的能力。

當(dāng)然，在 Flink 流批一體推廣和大規(guī)模落地的道路上也充滿挑戰(zhàn)。

流批一體技術(shù)本身的挑戰(zhàn)在于，原來(lái)是一個(gè)單一引擎解決單一問(wèn)題（批或者流），現(xiàn)在需要一個(gè)引擎同時(shí)解決流 + 批的問(wèn)題，如果未來(lái)流和批的概念逐漸淡化，那么引擎本身就需要具備針對(duì)不同場(chǎng)景和需求智能化選擇流批模式的能力，這在技術(shù)上是非常大的挑戰(zhàn)。不過(guò)魯尼認(rèn)為，機(jī)遇和挑戰(zhàn)是一并存在的，如果用戶能夠把更多精力從選擇引擎、維護(hù)引擎中解放出來(lái)，就可以更專注于業(yè)務(wù)本身，既能加快迭代效率也能利用流批一體引擎的靈活性解鎖更多有價(jià)值的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

另一個(gè)挑戰(zhàn)在于改變用戶的心智，莫問(wèn)表示，流批一體需要用戶轉(zhuǎn)變?cè)瓉?lái)固有的流批分離的思維模式，這并不是一件簡(jiǎn)單的事情，企業(yè)在做相關(guān)的決策時(shí)肯定會(huì)更加謹(jǐn)慎，需要逐步試點(diǎn)和推進(jìn)。另外，當(dāng)前很多互聯(lián)網(wǎng)公司離線計(jì)算團(tuán)隊(duì)和實(shí)時(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)是兩個(gè)獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)、兩套獨(dú)立的體系，如果要做流批一體，就需要兩個(gè)團(tuán)隊(duì)密切合作和共建，組織架構(gòu)上的挑戰(zhàn)不亞于技術(shù)上的挑戰(zhàn)。但莫問(wèn)相信，只要方向?qū)α?，一切只是時(shí)間問(wèn)題。

據(jù)了解，目前 Flink 社區(qū)中字節(jié)跳動(dòng)、快手、小米等幾家頭部公司都已經(jīng)開(kāi)始探索基于 Flink 的流批一體架構(gòu)，或正在規(guī)劃當(dāng)中。

展望 2021 年，F(xiàn)link 流批一體或?qū)⒂瓉?lái)快速發(fā)展期。隨著更多大型互聯(lián)網(wǎng)公司成功落地并向業(yè)界輸出經(jīng)驗(yàn)，相信會(huì)推動(dòng)更多中小企業(yè)選擇跟進(jìn)和嘗試流批一體架構(gòu)。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：為什么阿里云要做流批一體？

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