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本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家莫问在云栖大会的演讲。
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合抱之木，生于毫末
随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是：选用批处理的技术处理全量数据，采用流式计算处理实时增量数据。在绝大多数的业务场景之下，用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。
因此，用户通常需要写两套代码。毫无疑问，这带来了一些额外的负担和成本。阿里巴巴的商品数据处理就经常需要面对增量和全量两套不同的业务流程问题，所以阿里就在想，我们能不能有一套统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码。这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持， 这就是阿里选择Flink的背景和初衷 。
目前开源大数据计算引擎有很多选择，流计算如Storm,Samza,Flink,Kafka Stream等，批处理如Spark,Hive,Pig,Flink等。而同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有两种选择：一个是Apache Spark，一个是Apache Flink。
从技术，生态等各方面的综合考虑。首先，Spark的技术理念是基于批来模拟流的计算。而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批计算。
从技术发展方向看，用批来模拟流有一定的技术局限性，并且这个局限性可能很难突破。而Flink基于流来模拟批，在技术上有更好的扩展性。从长远来看，阿里决定用Flink做一个统一的、通用的大数据引擎作为未来的选型。
Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。
Flink在阿里的现状
基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，并从阿里巴巴的搜索和推荐这两大场景开始实现。目前阿里巴巴所有的业务，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的实时计算平台。同时Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群之上。采用Hadoop的YARN做为资源管理调度，以 HDFS作为数据存储。因此，Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。
目前，这套基于Flink搭建的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团内部，而且通过阿里云的云产品API向整个开发者生态提供基于Flink的云产品支持。
Flink在阿里巴巴的大规模应用，表现如何？
规模： 一个系统是否成熟，规模是重要指标，Flink最初上线阿里巴巴只有数百台服务器，目前规模已达上万台，此等规模在全球范围内也是屈指可数；
状态数据： 基于Flink，内部积累起来的状态数据已经是PB级别规模；
Events： 如今每天在Flink的计算平台上，处理的数据已经超过万亿条；
PS： 在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11大屏；
Flink的发展之路
接下来从开源技术的角度，来谈一谈Apache Flink是如何诞生的，它是如何成长的？以及在成长的这个关键的时间点阿里是如何进入的？并对它做出了那些贡献和支持？
Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink是做Batch计算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink计算的主流方向被定位为Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是Flink技术诞生的背景。
2014年Flink作为主攻流计算的大数据引擎开始在开源大数据行业内崭露头角。区别于Storm,Spark Streaming以及其他流式计算引擎的是：它不仅是一个高吞吐、低延迟的计算引擎，同时还提供很多高级的功能。比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持Event Time,WaterMark对消息乱序的处理。
Flink核心概念以及基本理念
Flink最区别于其他流计算引擎的，其实就是状态管理。
什么是状态？例如开发一套流计算的系统或者任务做数据处理，可能经常要对数据进行统计，如Sum,Count,Min,Max,这些值是需要存储的。因为要不断更新，这些值或者变量就可以理解为一种状态。如果数据源是在读取Kafka,RocketMQ，可能要记录读取到什么位置，并记录Offset，这些Offset变量都是要计算的状态。
Flink提供了内置的状态管理，可以把这些状态存储在Flink内部，而不需要把它存储在外部系统。这样做的好处是第一降低了计算引擎对外部系统的依赖以及部署，使运维更加简单；第二，对性能带来了极大的提升：如果通过外部去访问，如Redis,HBase它一定是通过网络及RPC。如果通过Flink内部去访问，它只通过自身的进程去访问这些变量。同时Flink会定期将这些状态做Checkpoint持久化，把Checkpoint存储到一个分布式的持久化系统中，比如HDFS。这样的话，当Flink的任务出现任何故障时，它都会从最近的一次Checkpoint将整个流的状态进行恢复，然后继续运行它的流处理。对用户没有任何数据上的影响。
Flink是如何做到在Checkpoint恢复过程中没有任何数据的丢失和数据的冗余？来保证精准计算的？
这其中原因是Flink利用了一套非常经典的Chandy-Lamport算法，它的核心思想是把这个流计算看成一个流式的拓扑，定期从这个拓扑的头部Source点开始插入特殊的Barries，从上游开始不断的向下游广播这个Barries。每一个节点收到所有的Barries,会将State做一次Snapshot，当每个节点都做完Snapshot之后，整个拓扑就算完整的做完了一次Checkpoint。接下来不管出现任何故障，都会从最近的Checkpoint进行恢复。
Flink利用这套经典的算法，保证了强一致性的语义。这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。
下面介绍Flink是如何解决乱序问题的。比如星球大战的播放顺序，如果按照上映的时间观看，可能会发现故事在跳跃。
在流计算中，与这个例子是非常类似的。所有消息到来的时间，和它真正发生在源头，在线系统Log当中的时间是不一致的。在流处理当中，希望是按消息真正发生在源头的顺序进行处理，不希望是真正到达程序里的时间来处理。Flink提供了Event Time和WaterMark的一些先进技术来解决乱序的问题。使得用户可以有序的处理这个消息。这是Flink一个很重要的特点。
接下来要介绍的是Flink启动时的核心理念和核心概念，这是Flink发展的第一个阶段；第二个阶段时间是2015年和2017年，这个阶段也是Flink发展以及阿里巴巴介入的时间。故事源于2015年年中，我们在搜索事业部的一次调研。当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，有自研的，也有开源的。但是，为了思考下一代大数据引擎的方向以及未来趋势，我们做了很多新技术的调研。
结合大量调研结果，我们最后得出的结论是：解决通用大数据计算需求，批流融合的计算引擎，才是大数据技术的发展方向，并且最终我们选择了Flink。
但2015年的Flink还不够成熟，不管是规模还是稳定性尚未经历实践。最后我们决定在阿里内部建立一个Flink分支，对Flink做大量的修改和完善，让其适应阿里巴巴这种超大规模的业务场景。在这个过程当中，我们团队不仅对Flink在性能和稳定性上做出了很多改进和优化，同时在核心架构和功能上也进行了大量创新和改进，并将其贡献给社区，例如：Flink新的分布式架构，增量Checkpoint机制,基于Credit-based的网络流控机制和Streaming SQL等。
阿里巴巴对Flink社区的贡献
我们举两个设计案例，第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，将Flink的Job调度和资源管理做了一个清晰的分层和解耦。这样做的首要好处是Flink可以原生的跑在各种不同的开源资源管理器上。经过这套分布式架构的改进，Flink可以原生地跑在Hadoop Yarn和Kubernetes这两个最常见的资源管理系统之上。同时将Flink的任务调度从集中式调度改为了分布式调度，这样Flink就可以支持更大规模的集群，以及得到更好的资源隔离。
另一个是实现了增量的Checkpoint机制，因为Flink提供了有状态的计算和定期的Checkpoint机制，如果内部的数据越来越多，不停地做Checkpoint,Checkpoint会越来越大，最后可能导致做不出来。提供了增量的Checkpoint后，Flink会自动地发现哪些数据是增量变化，哪些数据是被修改了。同时只将这些修改的数据进行持久化。这样Checkpoint不会随着时间的运行而越来越难做，整个系统的性能会非常地平稳，这也是我们贡献给社区的一个很重大的特性。
经过2015年到2017年对Flink Streaming的能力完善，Flink社区也逐渐成熟起来。Flink也成为在Streaming领域最主流的计算引擎。因为Flink最早期想做一个流批统一的大数据引擎，2018年已经启动这项工作，为了实现这个目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构，统一SQL解决方案，同时流计算的各种功能得到完善后，我们认为批计算也需要各种各样的完善。无论在任务调度层，还是在数据Shuffle层，在容错性，易用性上，都需要完善很多工作。
篇幅原因，下面主要和大家分享两点：
● 统一 API Stack
● 统一 SQL方案
先来看下目前Flink API Stack的一个现状，调研过Flink或者使用过Flink的开发者应该知道。Flink有2套基础的API，一套是DataStream，一套是DataSet。DataStream API是针对流式处理的用户提供，DataSet API是针对批处理用户提供，但是这两套API的执行路径是完全不一样的，甚至需要生成不同的Task去执行。所以这跟得到统一的API是有冲突的，而且这个也是不完善的，不是最终的解法。在Runtime之上首先是要有一个批流统一融合的基础API层，我们希望可以统一API层。
因此，我们在新架构中将采用一个DAG（有限无环图）API，作为一个批流统一的API层。对于这个有限无环图，批计算和流计算不需要泾渭分明的表达出来。只需要让开发者在不同的节点，不同的边上定义不同的属性，来规划数据是流属性还是批属性。整个拓扑是可以融合批流统一的语义表达，整个计算无需区分是流计算还是批计算，只需要表达自己的需求。有了这套API后，Flink的API Stack将得到统一。
除了统一的基础API层和统一的API Stack外，同样在上层统一SQL的解决方案。流和批的SQL，可以认为流计算有数据源，批计算也有数据源，我们可以将这两种源都模拟成数据表。可以认为流数据的数据源是一张不断更新的数据表，对于批处理的数据源可以认为是一张相对静止的表，没有更新的数据表。整个数据处理可以当做SQL的一个Query，最终产生的结果也可以模拟成一个结果表。
对于流计算而言，它的结果表是一张不断更新的结果表。对于批处理而言，它的结果表是相当于一次更新完成的结果表。从整个SOL语义上表达，流和批是可以统一的。此外，不管是流式SQL，还是批处理SQL，都可以用同一个Query来表达复用。这样以来流批都可以用同一个Query优化或者解析。甚至很多流和批的算子都是可以复用的。
Flink的未来方向
首先，阿里巴巴还是要立足于Flink的本质，去做一个全能的统一大数据计算引擎。将它在生态和场景上进行落地。目前Flink已经是一个主流的流计算引擎，很多互联网公司已经达成了共识：Flink是大数据的未来，是最好的流计算引擎。下一步很重要的工作是让Flink在批计算上有所突破。在更多的场景下落地，成为一种主流的批计算引擎。然后进一步在流和批之间进行无缝的切换，流和批的界限越来越模糊。用Flink,在一个计算中，既可以有流计算，又可以有批计算。
第二个方向就是Flink的生态上有更多语言的支持，不仅仅是Java，Scala语言，甚至是机器学习下用的Python，Go语言。未来我们希望能用更多丰富的语言来开发Flink计算的任务，来描述计算逻辑，并和更多的生态进行对接。
最后不得不说AI，因为现在很多大数据计算的需求和数据量都是在支持很火爆的AI场景，所以在Flink流批生态完善的基础上，将继续往上走，完善上层Flink的Machine Learning算法库，同时Flink往上层也会向成熟的机器学习，深度学习去集成。比如可以做Tensorflow On Flink, 让大数据的ETL数据处理和机器学习的Feature计算和特征计算，训练的计算等进行集成，让开发者能够同时享受到多种生态给大家带来的好处。
前面的文章 使用Flink批处理完成数据比对（对账）二 讨论了使用Table API来处理数据比对的问题，但有些场景下还会有一些比较复杂的业务需求，如输出的时候要将两边的数据合并在一起输出，这个时候用Table API就不太好完成这样的需求了，这就需要借助底层的DataSet API和Process Function。
这篇文章准备利用DataSet API来完成数据比对的需求，至于流数据的实时比对，下一篇文章将介绍。
核心的思想就是用两个流（DataSet其实也是一种特殊的DataStream）中的数据进行处理，Flink中就具备这样的API。
通过 coGroup 、 where 和 equalTo 很容易讲两个流中orderNo相同的数据关联在一起， coGroup 和 join 不同， join 只会关联key相同的数据，形成一个数据集。而 coGroup 遇到指定key只有一个数据集中有记录的情况时，会将这个Group和空的Group关联。
源码
可以看到，利用Flink将两方数据关联是非常容易的。笔者在实际业务场景中，有些需求不仅需要关联两方数据的，在下发回盘文件的时候，还要关联上其他方数据的情况（如商户数据），这种情况目前想到的办法有：
在本节中，您将使用 Go 执行 SQL INSERT语句以向数据库添加新行。
您已经了解了如何使用Query和QueryRow处理返回数据的 SQL 语句。要执行 不 返回数据的 SQL 语句，请使用Exec.
1、在albumByID下面，粘贴以下addAlbum函数以在数据库中插入新专辑，然后保存 main.go。
在此代码中：
（1）用DB.Exec执行INSERT语句。
Exec接受一条 SQL 语句，后跟 SQL 语句的参数值。
（2）检查尝试INSERT中的错误。
（3）使用Result.LastInsertId检索插入的数据库行的 ID 。
（4）检查尝试检索 ID 的错误。
2、更新main以调用新addAlbum函数。
在main函数末尾添加以下代码。
在新代码中：
（1）调用addAlbum添加新专辑，将要添加的专辑的 ID 分配给albID变量。
从包含 main.go 目录的命令行中，运行代码。
恭喜！您刚刚使用 Go 对关系数据库执行了简单的操作。
本节包含您使用本教程构建的应用程序的代码。
当您的代码使用外部包时，这些包（作为模块分发）成为依赖项。随着时间的推移，您可能需要升级或更换它们。Go 提供了依赖管理工具，可帮助您在合并外部依赖项时确保 Go 应用程序的安全。
本主题介绍如何执行任务以管理您在代码中承担的依赖项。您可以使用 Go 工具执行其中的大部分操作。本主题还介绍了如何执行其他一些您可能会觉得有用的依赖相关任务。
您可以通过 Go 工具获取和使用有用的包。在 pkg.go.dev 上，您可以搜索您可能觉得有用的包，然后使用go命令将这些包导入您自己的代码中以调用它们的功能。
下面列出了最常见的依赖项管理步骤。
在 Go 中，您将依赖项作为包含您导入的包的模块来管理。此过程由以下机构支持：
您可以搜索pkg.go.dev以查找具有您可能觉得有用的功能的软件包。
找到要在代码中使用的包后，在页面顶部找到包路径，然后单击复制路径按钮将路径复制到剪贴板。在您自己的代码中，将路径粘贴到导入语句中，如下例所示：
在您的代码导入包后，启用依赖项跟踪并获取包的代码进行编译。
要跟踪和管理您添加的依赖项，您首先要将代码放入其自己的模块中。这会在源代码树的根目录创建一个 go.mod 文件。您添加的依赖项将列在该文件中。
要将您的代码添加到它自己的模块中，请使用 go mod init命令。例如，从命令行切换到代码的根目录，然后按照以下示例运行命令：
该go mod init命令的参数是您的模块的模块路径。如果可能，模块路径应该是源代码的存储库位置。
如果一开始您不知道模块的最终存储库位置，请使用安全的替代品。这可能是您拥有的域的名称或您控制的另一个名称（例如您的公司名称），以及来自模块名称或源目录的路径。
当您使用 Go 工具管理依赖项时，这些工具会更新 go.mod 文件，以便它维护您的依赖项的当前列表。
添加依赖项时，Go 工具还会创建一个 go.sum 文件，其中包含您所依赖的模块的校验和。Go 使用它来验证下载的模块文件的完整性，特别是对于在您的项目上工作的其他开发人员。
在代码中包含存储库中的 go.mod 和 go.sum 文件。
当您运行go mod init创建用于跟踪依赖项的模块时，您指定一个模块路径作为模块的名称。模块路径成为模块中包的导入路径前缀。一定要指定一个不会与其他模块的模块路径冲突的模块路径。
至少，一个模块路径只需要表明它的来源，例如公司或作者或所有者名称。但是路径也可能更能描述模块是什么或做什么。
模块路径通常采用以下形式：
1、Go 工具可以在其中找到模块源代码的存储库的位置。
例如，它可能是github.com/ /.
如果您认为您可能会发布模块供其他人使用，请使用此最佳实践。
2、一个你控制的名字。
如果您不使用存储库名称，请务必选择一个您确信不会被其他人使用的前缀。一个不错的选择是您公司的名称。避免使用常用术语，例如widgets、utilities或 app。
Go 保证以下字符串不会在包名称中使用。
1、test– 您可以将test用作模块路径前缀以便代码用于在另一个模块中本地测试功能进行测试。
使用test作为模块路径前缀是测试的一部分。例如，您的测试本身可能会运行go mod init test，然后以某种特定方式设置该模块，以便使用 Go 源代码分析工具进行测试。
2、example– 在某些 Go 文档中用作模块路径前缀，例如在创建模块以跟踪依赖关系的教程中。
请注意，Go 文档还用于example.com说明示例何时可能是已发布的模块。
