最近的一份市場調查報告顯示，Apache Flink 是2018年開源大資料生態中發展“最快”的引擎，和2017年相比增長了125% 。為了讓大家更為全面地瞭解Flink，我們製作了一本電子乾貨合集：《不僅僅是流計算：Apache Flink實踐》，融合了Apache Flink在國內各大頂級網際網路公司的大規模實踐，希望對大家有所幫助。

在這本合集裡，你可以瞭解到：

Flink如何為整個阿里集團平穩度過雙十一立下汗馬功勞？

如何為滿足滴滴極為複雜的業務需求提供簡單直觀的API支援？

如何在位元組跳動逐步取代原有的JStorm引擎，成為公司內部流式資料處理的唯一標準？

《不僅僅是流計算：Apache Flink實踐》目錄一覽

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Apache Flink已經被業界公認是最好的流計算引擎。然而Flink的計算能力不僅僅侷限於做流處理。Apache Flink的定位是一套兼具流、批、機器學習等多種計算功能的大資料引擎。在最近的一段時間，Flink在批處理以及機器學習等諸多大資料場景都有長足的突破。此次專刊，旨在對Flink在大資料智慧計算方面做一些簡要的介紹。後續我們還將釋出更多關於Flink在新場景的應用乾貨。

下面，我們邀請阿里資深技術專家、Apache Flink Committer 王紹翾老師（花名“大沙”），帶領大家走進Flink的世界。

在全面介紹Flink的新進展之前，我先來介紹一些大資料和人工智慧計算的背景。大資料計算的種類非常多，比較典型的，且被大規模使用的主要是3種類型：

• 批計算

• 流計算

• 互動式分析計算

批計算的特點是要計算的資料量比較大，但是往往對延遲不是特別敏感。流計算對延遲的要求非常高，這些作業的查詢query往往是固定的。因此流計算作業往往需要提前排程起來，一旦資料到來就可以做快速的處理，節省了排程的開銷。

最後一種是互動式分析，這種型別的大資料計算的特點是使用者的查詢query是不固定的，這些query往往是由使用者隨機的發出的。雖然查詢不固定，在這種場景下，使用者對查詢的返回時間是有一定的要求的，這個時間介於批處理和流處理之間，越快越好，最好能做到秒級。

人工智慧計算的種類很多，但是整體架構大多和上圖所描述的類似。一個常見的ML pipeline通常涉及一系列的資料預處理、特徵提取和轉換、模型訓練以及驗證。如果驗證後的效果符合預期，就可以將模型推到線上服務。如果不符合預期，演算法工程師就需要調整演算法模型或者引數，然後再做一次模型的訓練和驗證，直到對結果滿意後，再將訓練好的模型推上線服務。整個計算過程可以是對一個確定大小的資料按照批計算模式計算，也可以接入實時資料按照流計算模式進行計算。上面這個pipeline是人工智慧計算最基礎的流程，如果演算法工程師對資料以及業務特點非常熟悉，他們就能設計出合理的演算法模型和引數。但是往往更常見的情況是，演算法工程師需要分析工具幫助他們理解資料。只有在很好地理解了資料特點之後，才能提取出更有用的特徵，設計出更好的模型。因此，如下圖所示，做好人工智慧計算，不可或缺的一部分就是互動式分析。有了互動式分析，演算法工程師可以對資料做各種ad-hoc query，從而幫助他們更好地理解資料。

綜上所述，可以看出人工智慧計算和大資料計算是密不可分的。雖然人工智慧計算變得越來越炙手可熱，人們越來越多的提及人工智慧而不是大資料，但是我們不能忘記，人工智慧計算的基礎是大資料計算，沒有大資料計算提供算力和功能，人工智慧計算只能停留在紙上談兵的階段。接下來，我把基於大資料計算的人工智慧計算簡稱為“大資料智慧計算”。

大資料和AI全景–2018（來源：http://mattturck.com/bigdata2018/）

那麼怎麼來搭建一套大資料智慧計算系統呢？http://mattturck.com收集了所有大資料和AI的軟體和平臺。上面提到的每一種大資料計算場景都有好幾種軟體的選擇，調研和選型這些軟體本身就是一項巨大的工程。即使最後為每一套場景都選型了一種軟體，那麼後期的開發迭代和運維也難做到高效。因為每一套軟體都需要專門的開發和運維團隊負責，無論是在人力還是機器資源上都不能橫向打通，勢必會造成浪費。

因此，阿里巴巴一直在思考是否可能有一套計算引擎解決如上的所有問題。經過仔細的選型，我們選擇了Apache Flink，並圍繞著Flink在打造一款通用計算引擎。Flink已經被業界公認是最好的流計算引擎。

它所具有的低延遲、高吞吐、保障Exactly-once的計算模式，使得它具有金融級的大資料處理能力。在批處理方面，基於流式的flow來處理批資料有著潛在的優勢和擴充套件性。阿里巴巴利用Flink的天然特性，做了若干批計算方面的優化，使得Flink也成為了一款效能卓越的批計算引擎。在人工智慧和互動式分析方面，我們也在逐步地完善Flink的易用性，生態，以及效能。另外，不得不提的是，Flink的流處理架構還天然的適合於正在快速崛起的本質更像流計算的IoT的場景。

Flink的社群和生態一直在壯大。在流計算和批計算等場景慢慢使用Flink成為主流的同時，我們期望設計和推廣出更多更完善的批流融合的場景。所有對Lamda架構有訴求的應用應該都可以用Flink完美的解決。早期的Lamda架構的設計也許很快會成為歷史。

在易用性和生態方面，我們一方面幫助Flink社群在tableAPI，Python，以及ML等諸多領域發力，持續提升使用者做Data science和AI計算的體驗。另一方面，我們也在努力完善Flink和其他開源軟體的融合，包括Hive，以及Notebook（Zeppelin, Jupyter）等等。這些諸多的努力，都是為了最終實現我們“一套引擎完美解決大資料智慧計算”的初衷。Apache Flink自2014年開源至今也才4年，我們期待更多的企業和開發者們和我們一起參與到Apache Flink的社群和生態建設中來，共同把它打造成為全球最一流的開源大資料引擎。

為了讓中國的開發者更近距離的接觸Apache Flink，阿里巴巴在2018年12月20日到21日，在北京國家會議中心將承辦Flink Forward China峰會。這是Flink Forward大會第一次在亞洲舉行。屆時將有超過1000名開發人員，系統／資料架構師，資料科學家，Apache Flink核心貢獻者齊聚一堂，交流他們使用Flink的經驗和體驗。參會者也將有機會近距離聆聽和了解阿里巴巴、滴滴、美團、位元組跳動、以及Uber等諸多top網際網路公司使用Apache Flink的最佳實踐。

識別上方二維碼，或者點選文末“閱讀原文”，即可報名首屆Flink Forward China峰會。

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