春节前一周，经过社区外部讨论，阿里巴巴大数据引擎 Blink 作为 Flink 的分支正式开源。如今，Apache Flink 官方网站发文对 Blink 贡献回 Flink 项目的意义作进一步阐明，并发布了 Blink 和 Flink 的兼并方案。社区的兼并方案最后会将重点放在有界 / 批处置功用上，社区将对 SQL/Table API 模块停止重组，将 Blink 查询规划器(优化器)和运转时(操作符)兼并为以后 SQL 运转时的附加查询处置器。经过一段过渡期之后，将开发新的查询处置器，而以后的处置器很能够会被弃用。为了兼并 Blink 的调度增强功用和有界数据的作业恢复功用，Flink 社区也在努力重构以后的调度功用。

前不久，经社区讨论，阿里巴巴决议将 Blink 贡献回 Flink 项目。为什么说这对 Flink 来说是一件大事?这对 Flink 的用户和社区来说意味着什么?这与 Flink 的全体愿景有着怎样的关系?让我们退后一步，一探求竟。

针对 Blink 的贡献方式，Flink 社区讨论邮件如下：

https://lists.apache.org/thread.html/2f7330e85d702a53b4a2b361149930b50f2e89d8e8a572f8ee2a0e6d@

一致的批处置和流式处置办法

从早期末尾，Flink 就有意采用一致的批处置和流式处置办法。其中心构建块是“继续处置无界的数据流”：假设可以做到这一点，还可以离线处置有界数据集(批处置)，由于有界数据集就是在某个时辰完毕的数据流。

很多项目(例如 Flink、Beam 等)都支持“流式处置优先，将批处置视为流式处置的特殊状况”的理念，这个理念也常常被以为是构建跨实时和离线数据运用顺序的弱小方式，可以大大降低数据基础设备的复杂性。

为什么批处置器依然存在?

“批处置只是流式处置的一个特例”并不意味着一切的流式处置器都能用于批处置——流式处置器的出现并没有让批处置器变得过时：

纯流式处置系统在批处置任务负载时其实是很慢的。没有人会以为运用流式处置器来剖析海量数据是个好主意。

像 Apache Beam 这样的一致 API 通常会依据数据是继续的(无界)还是固定的(有界)将任务负载委托给不同的运转时。

Flink 提供了一个流式 API，可以处置有界和无界的场景，同时依然提供了独自的 DataSet API 和运转时用于批处置，由于速度会更快。

那么“批处置只是流式处置的一个特例”这种想法出了什么成绩?

其实这种范式并没有错。一致批处置和流式处置 API 只是一个方面，我们还需求应用“有界数据”这个特殊状况的某些特征来应对批处置用例。毕竟，批处置器就是专门为这种特殊状况而预备的。

树立在流式运转时之上的批处置

我们一直以为，同时拥有一个可用于流式处置和批处置的运转时是能够的。一个流式处置优先的运转时也可以应用有界数据流的特殊属性停止快速的批处置，就像批处置器那样。而这就是 Flink 所采用的办法。

Flink 包含了一个网络栈，支持低延迟 / 高吞吐的流式数据交流和高吞吐的批次 shuffle。它还提供了很多流式运转时操作符，也为有界输入提供了专门的操作符，假设你选择了 DataSet API 或 Table API，就可以运用这些操作符。

因此，Flink 实践上在早期就曾经展现出了一些令人印象深入的批处置功用。下面的基准测试有点旧了，但在早期很好地验证了我们的架构办法。

排序 3.2TB(80GB/ 节点)数据所运用的时间(以秒为单位)

还差些什么?

为了总结这个办法，并让 Flink 在有界数据(批处置)方面到达最新的水平，我们需求做出更多的增强。我们以为下面这些特性是完成我们愿景的关键:

真正一致的运转时操作符栈：目前，有界和无界操作符具有不同的网络和线程模型，不会混在一同，也不婚配。最后是由于批处置操作符遵照的是“拉取模型”(为了方便批处置算法)，而流式操作符遵照的是“推模型”(可以取得更好的延迟 / 吞吐量)。在一致的操作符栈中，继续流式操作符是基础。在操作有界数据时，假设没有延迟方面的约束，API 或查询优化器可以从更大的操作符集中选择适宜的操作符。例如，优化器可以选择一个特殊的衔接操作符，先完全读取第一个输入流，然后再读取第二个输入流。

应用有界数据流来减小容错范围：假设输入数据是有界的，可以在 shuffle(内存或磁盘)时期缓冲数据，并在发作缺点后重放数据。这样可以完成更细粒度的缺点恢复，也更有效。

应用有界数据流操作符的属性停止调度：继续无界的流式运用顺序需求同时运转一切操作符。基于有界数据的运用顺序可以依据其中一个操作符如何消费数据(例如，先构建哈希表，再探测哈希表)来调度另一个操作符。这样做可以提高资源效率。

为 DataStream API 启用这些特殊优化：目前只要 Table API 在处置有界数据时激活了这些优化。

SQL 的功用和掩盖范围：SQL 是理想上的标准数据言语，虽然它被用在继续流式处置种，但并不适用于有界 / 批处置的状况。为了与最佳批处置引擎展开竞争，Flink 需求提升 SQL 查询执行掩盖率和功用。虽然 Flink 的中心数据平面具有很高的功用，但 SQL 执行的速度在很大水平上取决于优化器规则、丰厚的操作符和代码生成，等等。

如今来说说 Blink

Blink 是 Flink 的一个分支，最后在阿里巴巴外部创立的，针对外部用例对 Flink 停止改良。Blink 添加了一系列改良和集成(https://github.com/apache/flink/blob/blink/README.md )，其中有很多与有界数据 / 批处置和 SQL 有关。实践上，在下面的功用列表中，除了第 4 项外，Blink 在其他方面都迈出了重要的一步：

一致的流式操作符：Blink 扩展了 Flink 的流式运转时操作符模型，支持选择性读取不同的输入源，同时保持推送模型的低延迟特性。这种对输入源的选择性读取可以更好地支持一些算法(例如相反操作符的混合散列衔接)和线程模型(经过 RocksDB 的延续对称衔接)。这些操作符为“侧边输入”(https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-17+Side+Inputs+for+DataStream+API )等新功用打下了基础。

Table API 和 SQL 查询处置器：与最新的 Flink 主分支相比，SQL 查询处置器是演化得最多的一个组件：

Flink 目前将查询转换为 DataSet 或 DataStream 顺序(取决于输入的特性)，而 Blink 会将查询转换为上述流式操作符的数据流。

Blink 为常见的 SQL 操作添加了更多的运转时操作符，如半衔接(semi-join)、反衔接(anti-join)等。

查询规划器(优化器)依然是基于 Apache Calcite，但提供了更多的优化规则(包括衔接重排序)，并且运用了适当的成本模型。

愈加积极的流式操作符链接。

扩展通用数据结构(分类器、哈希表)和序列化器，在操作二进制数据上更进一步，并减小了序列化开支。代码生成被用于行序列化器。

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