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【大数据】阿里巴巴的大规模数据流处理系统

随着阿里系的应用几乎覆盖了移动互联网的全行业,阿里巴巴开始致力于搭建世界一流的计算引擎。 在2015年,阿里巴巴开始将视线转向Flink,发现表现不错,于是开始将其投入到计算引擎的测试中,并定义内部名称为Blink。在随后的一年克服了稳定性和可靠性的问题;而到了2017年,就开始专注于Blink各组件性能的提升,包括SQL的功能及平台。 在Blink的生态系统中,自下而上分别是资源管理及存储、Blink运行引擎、数据流API及数据集API、统一的SQL API。在SQL API之上,阿里开发了两个平台,一个是SQL平台,允许用户使用SQL编译,或部署SQL任务;另一个平台是机器学习平台,这个平台是纯图形化UI,用户可以在界面上拖动任务或组件,以达到配置和连接的目的。有了这两大平台,就足以支撑阿里系上述的所有互联网产品。 阿里为何选择SQL作为整个平台的底层接口(Blink的上层接口)呢?SQL有以下5大特点: 通用性:各种平台的开发人员都熟悉SQL 易于理解:更易描述业务逻辑 性能优化:SQL系统的核心优化器能使任务更快捷地执行 稳定性:甚至可以平滑替换运行引擎 统一性:即可用户Bat...

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