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转载:阿里巴巴为什么选择ApacheFlink？

本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家莫问在云起大会上的演讲。

一棵大树从一棵小树苗长成；小小橡实可能长成参天大树

随着人工智能时代的到来和数据量的爆炸，在典型的大数据业务场景中，最常见的数据业务方式是使用批处理技术处理全量数据和流计算处理实时增量数据。在大多数业务场景中，用户的业务逻辑在批处理和流处理中往往是相同的。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，用户通常需要编写两套代码。无疑，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往往需要面对增量和全量两种不同的业务流程，所以阿里在想，我们能不能有一个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就可以了。在这样不同的场景下，无论是全数据还是增量数据，还是实时处理，都可以有一套完整的解决方案支持，这也是阿里选择Flink的背景和初衷。

目前开源的大数据计算引擎有很多选择，如Storm、Samza、Flink、KafkaStream等。、以及Spark、Hive、Pig、Flink等批量处理。但是同时支持流处理和批处理的计算引擎只有两个选择:一个是ApacheSpark，一个是ApacheFlink。

技术、生态等多方面综合考虑。首先，Spark的技术思路是模拟基于批量的流量计算。另一方面，Flink使用基于流的计算来模拟批处理计算。

从技术发展的角度来看，用批处理来模拟流程存在一定的技术局限性，这种局限性可能很难突破。Flink基于流模拟批处理，在技术上具有更好的可扩展性。从长远来看，阿里决定将Flink作为统一通用的大数据引擎作为未来的选择。

Flink是一个统一的大数据计算引擎，具有低延迟、高吞吐量。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台每秒可以处理数亿条消息或事件，延迟为毫秒级。同时，Flink提供了一次性的一致性语义。保证了数据的正确性。这样，Flink大数据引擎就可以提供金融数据处理能力。

弗林克在阿里的现状

基于ApacheFlink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，从阿里巴巴的搜索和推荐两个场景实现。目前，包括阿里巴巴所有子公司在内的所有阿里巴巴业务都采用了基于Flink的实时计算平台。同时，Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上。Hadoop的YARN作为资源管理调度，HDFS作为数据存储。所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。

目前，这个基于Flink的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团，还通过阿里云的云产品API向整个开发者生态系统提供基于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，规模是一个重要的指标。Flink最初推出阿里巴巴只有几百台服务器，现在已经达到上万台服务器，在全球屈指可数；

状态数据:基于Flink，内部积累的状态数据已经是PB规模；

事件:如今，每天在Flink的计算平台上处理的数据超过万亿条；

PS:高峰期每秒可承担超过4.72亿次访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11的大屏；

弗林克的发展之路

接下来，从开源技术的角度，我们来谈谈ApacheFlink是如何诞生，如何成长的。而阿里又是如何在这个成长的关键时刻进来的？你对它做过哪些贡献和支持？

Flink诞生于欧洲大数据研究项目平流层。这个项目是柏林工业大学的一个研究项目。早期，Flink做的是批量计算，但2014年，同温层的核心成员孵化了Flink，同年将Flink捐赠给Apache，后来成为Apache最顶尖的大数据项目。同时，Flink计算的主流方向被定位为流式，即使用流式计算来计算所有的大数据。这就是Flink技术诞生的背景。

2014年，Flink作为专注于流计算的大数据引擎，开始在开源大数据行业崭露头角。不同于Storm、SparkStreaming等流计算引擎，它不仅是一个高吞吐量、低延迟的计算引擎，还提供了许多高级功能。比如提供有状态计算，支持状态管理，支持数据语义的强一致性，支持事件时间，水印处理消息无序。

Flink核心概念和基本概念

Flink区别于其他流计算引擎的地方其实是状态管理。

是什么状态？比如开发一套流量计算系统或者任务做数据处理，可能经常需要对数据做统计，比如Sum，Count，Min，Max，这些值都需要存储。因为它们是不断更新的，所以这些值或变量可以理解为一种状态。如果数据源正在读取Kafka，RocketMQ，可能需要记录读取的位置并记录偏移量。这些偏移变量是要计算的状态。

Flink提供了内置的状态管理，可以将这些状态存储在Flink内部，而不需要存储在外部系统中。这样做有以下优点:第一，减少了计算引擎对外部系统的依赖和部署，运维更简单；其次，在性能上有了很大的提升:如果是通过外部访问，比如Redis，HBase必须通过网络和RPC访问。如果Flink在内部访问这些变量，它只通过自己的进程访问这些变量。同时，Flink会定期让这些状态的检查点持久化，并将检查点存储在分布式持久化系统中，比如HDFS。这样，当Flink的任务出错时，它会从最新的检查点恢复整个流的状态，然后继续运行它的流处理。对用户没有数据影响。

Flink如何保证在检查点恢复的过程中没有数据丢失或冗余？要保证计算准确？

原因是Flink使用了一套经典的Chandy-Lamport算法，其核心思想是将这种流计算视为一种流拓扑，在这种拓扑的头部有规律地插入来自源点的特殊屏障，并将屏障从上游广播到下游。当每个节点接收到所有栅栏时，它将拍摄状态快照。每个节点完成快照后，整个拓扑将被视为一个完整的检查点。接下来，无论发生什么故障，都会从最近的检查点恢复。

Flink使用这种经典算法来确保语义的强一致性。这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。

以下是Flink解决无序问题的方法。比如星球大战的序列，如果按照上映时间来看，可能会发现故事在跳跃。

在流量计算上，和这个例子很像。所有消息的到达时间与源在线系统日志中实际发生的时间不一致。在流处理的过程中，希望消息按照它们在源端实际发生的顺序进行处理，而不是按照它们实际到达程序的时间。Flink提供了一些先进的事件时间和水印技术来解决乱序问题。以便用户可以有序地处理该消息。这是Flink的一个很重要的特点。

接下来介绍一下Flink起步时的核心概念和理念，这是Flink发展的第一阶段；第二阶段是2015年和2017年。这个阶段也是Flink发展和阿里巴巴介入的时候。故事源于2015年年中我们在搜索事业部做的一项调查。当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，既有自研的，也有开源的。但是，为了思考下一代大数据引擎的方向和未来趋势，我们对新技术做了大量的研究。

结合大量的研究成果，我们最终得出结论，解决一般大数据计算需求，整合批量流的计算引擎是大数据技术的发展方向，最终我们选择了Flink。

但2015年的Flink还不够成熟，规模和稳定性都没有付诸实践。最后我们决定在阿里成立Flink分公司，对Flink进行大量的修改和改进，以适应阿里巴巴的超大型业务场景。在这个过程中，我们团队不仅改进和优化了Flink的性能和稳定性，还在核心架构和功能上做了大量的创新和改进，并贡献给了社区，比如:Flink全新的分布式架构、增量式检查点机制、基于信用的网络流量控制机制和流式SQL。

阿里巴巴对Flink社区的贡献

我们来看两个设计案例。第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，对Flink的作业调度和资源管理做了明确的分层和解耦。这样做的第一个好处是Flink可以在各种开源资源管理器上本地运行。这种分布式架构改进后，Flink可以原生运行在HadoopYarn和Kubernetes这两种最常见的资源管理系统上。同时将Flink的任务调度由集中式调度改为分布式调度，使Flink可以支持更大的集群，获得更好的资源隔离。

另一个是实现增量检查点机制，因为Flink提供了有状态计算和规则检查点机制。如果内部数据越来越多，检查点就会越来越大，最终可能导致做不下去。提供增量检查点后，Flink会自动找出哪些数据是增量更改的，哪些数据是修改的。同时，只有这些修改过的数据被持久化。这样检查点就不会随着时间的运行越来越难，整个系统的性能也会非常稳定，这也是我们贡献给社区的一个非常重要的特性。

经过2015-2017年对Flink流媒体能力的提升，Flink社区逐渐走向成熟。Flink也成为了流媒体领域最主流的计算引擎。因为Flink最开始是想做一个统一流式、批量处理的大数据引擎，这个工作在2018年就已经开始了。为了实现这一目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构和统一SQL解决方案。同时，在流式计算的各种功能得到改进后，我们认为批量计算也需要各种改进。无论在任务调度层还是数据洗牌层，在容错性和易用性方面都有很多工作需要改进。

究其原因，这里有两个要点与大家分享:

●统一的API堆栈

●统一的SQL方案

我们来看看FlinkAPI栈的现状。研究过Flink或者用过Flink的开发者应该知道。Flink有两个基本的API，一个是数据流，一个是数据集。数据流API提供给流用户，数据集API提供给批量用户，但是这两个API的执行路径完全不同，甚至需要生成不同的任务来执行。所以这和统一API是冲突的，这也是不完善的，不是最终的解决方案。在运行时之上，应该有一个统一批量流程集成的基础API层，我们希望API层能够统一。

因此，我们将在新架构中采用一个DAG(有限非循环图)API作为批处理流的统一API层。对于这种有限无环图，批量计算和流量计算不需要明确表示。开发者只需要在不同的节点和不同的边定义不同的属性，就可以规划数据是流属性还是批属性。整个拓扑是一个统一的语义表达，可以集成批量流。整个计算不需要区分流量计算和批量计算，只需要表达自己的需求。有了这个API，Flink的API栈就统一了。

除了统一的基础API层和统一的API栈，SQL解决方案在上层也是统一的。而批处理SQL，我们可以认为有流计算和批处理计算的数据源，我们可以把这两个数据源模拟成数据表。可以认为流数据的数据源是一个不断更新的数据表，而批量数据的数据源可以认为是一个相对静态的表，没有更新的数据表。整个数据处理可以看作是SQL的一个查询，最终结果也可以模拟成一个结果表。

对于流计算，它的结果表是一个不断更新的结果表。对于批处理，其结果表是相当于一次更新的结果表。从整个SOL语义表达来看，flow和batch是可以统一的。此外，流SQL和批处理SQL都可以使用同一个查询来表示重用。通过这种方式，所有流批次都可以通过同一个查询进行优化或解析。甚至许多流和批处理操作符都可以重用。

弗林克的未来方向

首先，阿里巴巴要基于Flink的本质做一个全能的统一大数据计算引擎。放在生态和场景的地面上。目前Flink是主流的流计算引擎，很多互联网公司已经达成共识，Flink是大数据的未来，是最好的流计算引擎。接下来的重要任务是让Flink在批量计算上有所突破。在更多的场景下，已经成为主流的批量计算引擎。然后进行流量和批次的无缝切换，流量和批次的界限越来越模糊。使用Flink，在一个计算中，可以同时进行流量计算和批量计算。

第二个方向是Flink得到更多语言的生态支持，不仅仅是Java，Scala，还有Python和Go进行机器学习。未来希望用更丰富的语言开发Flink计算任务，描述计算逻辑，连接更多生态。

最后不得不说AI，因为很多大数据计算需求和数据量都在支撑非常热门的AI场景。所以我们会在完善Flink流批生态的基础上，继续往上走，完善上层Flink的机器学习算法库。同时，Flink会借鉴成熟的机器，深度学习融合。比如Flink上的Tensorflow，可以用来整合大数据的ETL数据处理和机器学习的特征计算、特征计算，以及训练的计算，让开发者同时享受多个生态系统带来的好处。

阿里巴巴云境是什么东西？

这个是阿里巴巴做的一款信息化系统产品，主要针对中小企业，它的服务器??硬件的支持，都是阿里放在云端的。相当于都是由阿里来帮你管理数据??，客户的硬件投入非常低，系统管理成本也很低，通常是以年费的形式来运行。

为什么阿里巴巴，腾讯等这些公司要把服务器放在美国？

为了让美国人民享受到阿里巴巴和腾讯的服务啊，另外国内的人到美国去，也是需要相关的服务的。

阿里巴巴属于哪个行业？

阿里巴巴主营属于电子商务，还包括互联网金融、电子支付、物流等。同时，阿里巴不断发展还涉及到更广的领域，比如传媒、物联网等。

阿里巴巴集团本家产业：阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、阿里妈妈、口碑网、阿里云、中国雅虎、一淘网、淘宝商城、中国万网，聚划算、云峰基金、蚂蚁金服。

一般的网店需要多大的服务器？

不需要因为你申请的淘宝店是一个虚拟空间来着，在阿里巴巴自已建设的机房之中，可直接使用，无需自备服务器。直接装修店铺，上架商品即可

阿里千岛湖数据中心建在湖底吗？

是的，阿里巴巴的一个服务器中心就放在千岛湖湖底。阿里云千岛湖数据中心建筑面积30000平方米，共11层，可容纳至少5万台设备。作为水冷驱动的工业数据中心建设的模板，很有创新性和代表性。数据中心90%时间不需要电制冷，深层湖水通过完全密闭的管道流经数据中心，帮助服务器降温，再流经2.5公里的青溪新城中轴溪，作为城市景观呈现，自然冷却后又回到千岛湖。

国内云服务器哪家好

国内云服务器较为著名的商家有：阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、金山云、UCloud、青云QingCloud、百度云、盛大云、世纪互联蓝云。

1、阿里云

2009年9月，阿里巴巴集团在十周年庆典上宣布成立子公司“阿里云”，该公司将专注于云计算领域的研究和研发。“阿里云”也成为继阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、中国雅虎之后的阿里巴巴集团第八家子公司。

阿里云计算有限公司成立于2009年9月10日，在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云的目标是打造互联网数据分享第一平台，成为以数据为中心的云计算服务公司。

2、腾讯云

腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的互联网+服务平台，高质量的公有云服务平台，提供云服务器/云数据库/CDN和域名注册等基础云计算服务。

腾讯云-腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的公有云平台；提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务，以及提供微信、游戏、移动应用等行业解决方案。

3、华为云

华为技术有限公司，国内大型云服务与解决方案供应商，致力于为企业/政府/创新创业群体提供安全/中立/可靠的IT基础设施云服务。

华为企业云贯彻华为公司云、管、端的战略方针，聚焦I层，使能P层，聚合S层，为广大企业、政府和创新创业群体提供安全、中立的IT基础设施云服务。愿景是让企业像用水用电一样使用ICT服务。

4、天翼云

中国电信旗下，集市场营销/运营/产品研发于一体，专业从事云计算业务和大数据服务的云计算基础服务提供商。

中国电信股份有限公司云计算分公司（以下简称天翼云）是中国电信旗下直属专业公司，集市场营销、运营服务、产品研发于一体，专注于成为亚太云计算基础服务提供商。2016年，天翼云推出了“2+31+x”资源池战略布局，依托自主研发的云平台和5s安全体系，以及运营商央企底蕴与互联网创新机制，为用户提供安全云服务。

天翼云为用户提供云主机、云存储、云备份、桌面云、专享云、混合云、CDN、大数据等全线产品，同时为政府、医疗、教育、金融等行业打造定制化云解决方案。天翼云还为“互联网+”在各行业落地以及“大众创业、万众创新”提供坚实的承载。

5、金山云

金山云是金山集团旗下控股公司，依托金山集团26年的深厚技术积累，以业内领先的用户体验和服务端技术，为用户和企业提供国内领军级云服务产品。

公司拥有云主机、海量云存储、负载均衡、云关系型数据库等多项核心业务。其中，"天蝎"云主机以其高性能为特点，为客户带来极速体验，轻松应对高负荷业务；RDS产品的高可扩展性可帮助客户实现动态配置资源，以应对业务的剧烈变化；负载均衡产品能够帮助客户应对高峰流量和单点故障，大大提升业务的稳定性。

6、UCloud

致力于研发并提供计算资源/存储资源/网络资源等企业必需的基础IT架构服务，专注于基础云计算产品研发与运营的综合性企业。

UCloud（优刻得科技股份有限公司）是国内前沿的云计算服务平台，坚持中立，不涉足客户业务领域，专注于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。

自主研发IaaS、PaaS、AI服务平台、大数据流通平台等一系列云计算产品，并深入了解互联网、传统企业不同场景下的业务需求，提供公有云、私有云、混合云、专有云在内的综合性行业解决方案。

依托国内北、上、广、深、杭等11地线下服务站，以及在全球各地部署的29大节能绿色数据中心，包括莫斯科、圣保罗、拉各斯、伦敦等，UCloud已为8万多个用户提供了优质服务，间接服务用户数量超过10亿，部署在UCloud平台上的客户业务总产值逾千亿人民币。

7、青云QingCloud

企业级全栈云 ICT服务商和解决方案提供商，基于云模式的综合企业服务平台，实现公有云、私有云、混合云和托管云的一致化交付与统一管理。

青云QingCloud是一家企业级全栈云 ICT服务商和解决方案提供商，也是一个基于云模式的综合企业服务平台。青云QingCloud专注于为企业用户提供安全、性能出众、按需、实时的 ICT资源与管理服务，并携手众多生态合作伙伴共同构建云端综合企业服务交付平台。

8、百度云

百度推出的公有云平台，覆盖云计算、大数据、O2O等热点技术领域，向开发者共享百度核心技术、数据和资源等的高性能云计算产品的品牌。

百度开放云是百度在多年技术积累、汇集上万名国内外技术专家的基础上，通过开放百度核心基础架构技术，为广大公有云需求者提供的全系列易用的高性能云计算产品。

9、盛大云

上海盛大网络发展有限公司，盛大云，盛大集团旗下，国内较早推出按需计费的云主机，基于Key-Value的云存储，致力于提供定制云服务和园区综合云方案的科技型企业

盛大云（www.grandcloud.cn）隶属于上海盛大网络发展有限公司，是在整合盛大集团资源的基础上，自主技术研发而成的公有云平台。2011年7月22日，盛大云宣布开放公测。盛大云服务的企业类型丰富，囊括电商类、游戏类、网站类、社交类、教育类等企业。

10、世纪互联蓝云

上海蓝云母公司世纪互联（NASDAQ: VNET）是中国较大的中立电信互联网基础设施服务提供商，并于2011年4月在纳斯达克成功上市。世纪互联向客户提供业界服务器及网络设备托管服务、管理式网络服务、内容分发网络及云计算服务。世纪互联在全国40多个城市运营80多家分布式数据中心，拥有超过2000家多样化的稳定客户群体。

2012年11月，微软、世纪互联和上海市政府共同宣布战略合作伙伴协议，由微软向世纪互联授权技术，世纪互联成立全资子公司在中国运营并向中国客户提供 Office 365和 Windows Azure的服务。

选购要点

一、云服务器商的机房实力

通常国内的很多IDC服务商所运营的机房也不一样，根据机房环境不同，云服务质量也差异很大。小机房易出问题，稳定性差，带宽规模小。电信级大机房标准化设计，设备品质高。

二、云服务器的带宽质量

云服务器虽建立在集群服务器之上，但性能受带宽直接影响，购买租用之前，我们需要测试一下其网络的ping值速度，看看带宽是否充足。

三、云服务器硬件配置

云服务器通常可自选CPU、内存、硬盘等配置，搭载这些配置的硬件资源非常重要，直接关系到云服务器的响应速度、稳定运行的速度。

四、云服务器租用价格

大家有时候不要看某些云服务商提供的云主机价格比较低，可能其技术能力和售后水平也低，出现问题难以及时处理。因此，我们在比对价格的同时，也要特别关注服务商的技术服务能力以及客服响应速度。

电子邮件服务器名是什么意思急!

1、首先输入邮件服务器地址。这里使用网易邮箱为例进行示范，其他的邮箱服务都是类似的。

2、进入页面，点击右上角的“帮助”的链接，跳转到帮助界面。

3、搜索框输入关键字。可以在搜索框输入关键字：比如smtp关键字进行搜索。

4、查看查询结果，根据查询结果，找到需要查看的内容，比如这次查看smtp协议相关的信息，可以点击smtp相关的连接。

5、进入smtp说明界面，通过帮助文档可以看到我们需要的协议地址以及端口号信息。

6、第二种方式：通过官网提供的菜单，定位查询到服务地址及端口

7、通过菜单项快速定位到需要查看的系统内容。这就是163服务器的地址已经端口号。