仅1年GitHub Star数翻倍,Flink 做了什么?

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另外,AI 每种的新项目——AI Flow 也值得关注。AI Flow 是大数据及 AI 的防止流程平台,在 AI Flow 中定义不同数据之间的关系以及元数据格式等就可以非常方便地搭建一套大数据及 AI 防止的流程。整个 Workflow 何必 绑定某一引擎可能性平台,但是用户还上可以借助 Flink 批流一体的能力去搭建当时人的大数据及 AI 防止方案。目前,AI Flow 项目正在准备中,预计将于明年的第一季度以与 Alink 相同的模式进行开源。

首先,简单总结一下 Flink 社区的发展具体情况。自 2014 年 Flink 贡献给开源社区前一天 ,其发展非常很快。目前,Flink 还上可以称之为 Apache 基金会中最为活跃的项目之一,在 GitHub 上其访问量在 Apache 项目中位居前三。从 Star 数量上看,仅仅是 2019 年一年的时间,Flink 在 GitHub 上的 Star 数量就翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。通过相关数据还上可以看出,那么 来太满的企业和开发者正在不断地加入 Flink 社区,并为 Flink 的发展贡献力量。其中,中国开发者也做出了巨大的贡献。

随着 Flink 社区的快速发展,其技术也逐渐走向性性性成熟 图片 。在 2019 年,国内可能性有多量的本土互联网公司前一天 刚结速采用 Apache Flink 作为主流的实时计算防止方案。同時 ,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前一天 刚结速使用 Apache Flink。

在 Flink 1.10 版本中,批流一体的 SQL 将直接无缝对接 Hive 的 metastore,还上可以与 Hive 直接共享元数据,Flink Connector 可以直接读取 Hive 的分区表数据,但是不需要产生任何影响。同時 ,Flink 还兼容 Hive 的 UDF,还上可以直接运行在 Hive 集群环境中,不须要定义额外的集群。整体的效果使得用户仅花费极低的成本就可以在 Hive SQL 和 Flink SQL 之间非常自由地实现切换。Flink SQL 的另外有好几个 多先天优势是还上可以支持流数据,也但是同一套业务逻辑在防止 Hive 数据的同時 ,可以不可以对接到 Kafka 等消息队列来防止实时数据。

阿里妹导读:Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,其流水线运行系统既还上可以执行批防止应用程序可以不可以执行流防止应用程序。目前,Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一。在 Flink Forward Asia 2019 上,阿里巴巴资深技术专家,实时计算负责人王峰 (莫问)总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进,阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向。

ML Pipeline 的核心是机器学习的流程,其中的核心概念中含 Transformer、Estimator、Model 等。Flink 机器学习算法的开发人员还上可以使用这套 API 去开发不同的 Transformer、Estimator、Model,去实现各种经典的机器学习算法,非常方便。基于 ML Pipeline 这套 API 还可以自由组合组件来构建机器学习的训练流程和预测流程。

SQL 是在大数据防止中当之无愧的“王道”语言,同時 也是最通用、最主流的语言。在 Flink 1.9 版本中发布了一每种统一的 SQL 功能,而未来在 1.10 版本中也会发布更多的新功能,比如采用了批流统一的 Query 防止器、支持完整性的 DDL 功能。此外,Flink 还通过了 TPC-H 和 TPC-DS 的测试集验证,已达到生产级可用具体情况。Flink 1.10 版本还增强了对于 Python 的支持,目前 Flink SQL 可以非常方便地使用 Python UDF。除此之外,Flink 也积极地拥抱了 Hive 生态,使得 Flink SQL 可以兼容 Hive,另有好几个 多用户可以以极低的成本尝试 Flink 的新技术。

下图为 Apache Flink 批流一体的发展路线图。在 1.9 版本前一天 ,Flink 的批和流还属于两条 Code Path,DataSet 和 DataStream 是两条独立的 API,具有两套不同的运行时环境,尚未实现批流一体的深度图融合。统统在 2019 年发布的 Flink 1.9 版本和即将发布的 1.10 版本中,社区投入了多量精力去做 Flink 批流一体架构的整合。经过一年的努力,在 Flink 1.10 版本中可能性实现了 Flink Task 的运行时环境、执行引擎层以及 SQL 和 Table 层面的批和流的深度图统一。但是目前而言,Flink 在架构上还那么 完整性实现批流完整性统一。未来,社区希望将 DataSet 和 DataStream 两套 API 做到批流深度图融合。

众所周知,阿里巴巴在 2018 年重磅推出了 Blink,也但是阿里内部管理的 Flink 版本。而 Alink 则是阿里巴巴内部管理的基于 Flink 的机器学习算法库,由阿里云机器学习 PAI 团队开发。Alink 是一套分布式、批流一体的机器学习算法库,它既非常好地利用了 Flink 批流一体的计算能力以及在机器学习基础设施上的一些优势,还结合了阿里巴巴的业务场景。目前,Alink 的上百个机器学习算法也正在向 Flink 社区贡献,希望可以成为新一代的 Flink ML。为了尽快让亲戚亲戚亲戚亲戚朋友享受到 Alink 的技术红利,阿里巴巴也决定同時 开源 Alink 项目。

如今,Flink 的主要应用场景基本上还是数据分析,尤其是实时数据分析。Flink 本质上是一款流式数据防止引擎,覆盖的场景主但是实时数据分析、实时风控、实时 ETL 防止等。未来,社区希望 Flink 演化成为统一的数据引擎。

Flink 1.10 版本可能性发布 Flink 与 Kubernetes 生态系统的集成功能,使得 Flink 可以原生地运行在 Kubernetes 管理平台之上。并不一定要将 Flink 倒入 Kubernetes 之上,是可能性另有好几个 多做有以下几点优势:

 GitHub 地址:https://github.com/apache/flink

结果表明,Flink 不仅可以跑通 99 个 TPC-DS 的查询,同時 其性能还可以达到 Hive 的 7 倍。通过 Benchmark 就还上可以看多 Flink SQL 无论是在功能完善性、性能还是一些各个方面都可能性达到了业界的高标准,达到了生产级可用。

2019 年,整个技术圈里最火的当属 AI 了。而 Flink 除了做数据防止之外,还希望可以更好地拥抱 AI 场景。2019 年,Flink 在 AI 方面首先铺垫了机器学习基础设施,这每种所做的第一件事情但是实现了 Flink ML Lib 的基础 API,称之为  ML Pipeline。

2019 年 3 月,Blink 正式开源。与此同時 ,阿里巴巴也希望将 Blink 的能力贡献回 Flink,共建一套 Flink 社区。而 Flink 通过 1.9 和即将发布的 1.10 有好几个 多大版本的迭代基本完成了这项工作。在这 10 个月的工作中,阿里巴巴向 Flink 社区贡献了超过一百万行代码,将 Blink 中积累的多量架构优化工作都推回给了 Flink 社区,不仅包括 Runtime、SQL、PyFlink,还包括新的 ML 等。

将 Alink 与主流的机器学习算法库进行对比,还上可以发现其最大的优势但是不仅可以支持批式训练的机器学习场景,也可以支持在线的机器学习场景。Alink 在离线的机器学习场景下与主流的 Spark ML 做了对比,在功能集合上所有算法基本一致,此外还做了性能对比,Alink 和 Spark ML 在离线训练场景下的性能基本在有好几个 多水平线上,旗鼓相当。但是 Alink 的优势在于一些算法可以以流式土法律方法进行计算,更好地实现在线机器学习。

下图为 Flink 在 TPC-DS 的 Benchmark 测试的性能表现。这里的数据集规模为 10TB,数据格式为 Hive ORC,对比版本中,Hive 使用的是 3.0 版本,Flink 使用的 1.10 Pre-Release 版本。

让亲戚亲戚亲戚亲戚朋友可以真正将 Flink SQL 用起来,不仅仅须要考虑优秀的内核技术可能性完善的功能,也须要考虑到用户的迁移成本。最理想的具体情况但是让亲戚亲戚亲戚亲戚朋友既可以享受到 Flink SQL 的新技术成果,同時 又不需要去修改已有的系统可能性数据以及元数据等。但是,Flink SQL 在 2019 年的重大成果之一但是更好地对接了 Hive 生态。

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在查询防止的过程中,新版本的 Flink 增加了非常多的优化技术,比如执行计划策略的优化、执行算子的优化、二进制数据特性的优化、代码自动生成的优化以及 JVM 的优化等,使得 SQL 编译出来的 Job 执行数率更高。在 Runtime 方面,也对 Flink 执行引擎做了重构,对核心底层功能进行抽象,抽象出了可插拔的调度策略以及 Shuffle Service,另有好几个 多一来 Runtime 非常灵活,可以自由适配流和批的 Job 模式,甚至可以实现同一 Job 中流算子和批算子的自由转换。

原文发布时间:2019-12-17

作者:莫问

本文来自阿里云战略媒体合作伙伴“阿里技术”,了解相关信息还上可以关注“阿里技术”。

下面将从技术层面分享 Flink Unified SQL 的架构是怎么实现批流的融合,进而实现统一防止的。对于用户的第一根 SQL 而言,无论是批防止还是流防止,可能性读取数据的模式是相同的,只不过输出结果可能性是一次性输出可能性持续性输出。在 Flink 中,还上可以对于用户输入的 SQL 采用统一的防止器进行解析、编译、优化等动作,最终产生有好几个 多 Flink Job 提交到 Flink 集群中运行。

对于 AI 算法的开发人员而言,亲戚亲戚亲戚朋友最喜欢的往往并总要 SQL 但是 Python。但是,Flink 对于 Python 的支持也尤为重要。在 2019 年,Flink 社区也投入了多量的资源来完善 Flink 的 Python 生态,诞生了 PyFlink 项目。但是在 Flink 1.9 版本中实现了 Python 对于 Table API 的支持。但这是缺陷的,在 Flink 1.10 版本中还重点支持了 Python UDF 特性。为了实现这一 目标一般有两种技术选折 ,两种是从无到有地实现从 Java 到 Python 的通信,另两种是直接使用性性性成熟 图片 的框架。很幸运的是 Beam 社区在 Python 支持上非常强大,但是 Flink 社区与 Beam 社区之间开展了良好的战略媒体合作,Flink 使用了 Beam 的 Python 资源,比如 SDK、Framework 以及数据通信格式等。在未来,Flink 会进一步完善对于 Python API 和 UDF 的支持,在 ML Pipeline 上更多地支持 Python,同時 也希望引入更多性性性成熟 图片 的 Python 库。

近年来,AI 场景发展得如火如荼但是计算的规模也那么 大。但是,Flink 社区也希望可以主动拥抱 AI 场景,在 Flink 机器学习方面支持 AI 场景,甚至和 AI 原生的深度图学习引擎比如 Flink + TensorFlow、Flink + PyTorch 等实现协同,提供大数据+AI 的全链路防止方案。

在将 Blink 逐步贡献到 Flink 前一天 ,阿里巴巴决定在 2020 年将两套内核逐渐合并为一套内核,将 Blink 内核合并到 Flink 内核中,全面支持开源社区的发展。未来,阿里云的产品和内部管理服务总要基于开源的 Flink 内核来实现。此外,阿里巴巴的技术团队和 Flink 创始团队 同時 战略媒体合作,联合打造了 Flink 企业版:Ververica Platform。这套全新的企业版可能性支持阿里巴巴内部管理业务和云上业务。阿里巴巴也将投入更多力量到开源 Flink 的发展和社区的建设当中,也希望和广大业界同仁同時 助力 Flink 中文社区的发展。