阿里 7 亿元收购 Apache Flink 商业公司 DataArtisans

Posted 2021-04-13 云头条

据欧洲外媒Deutsche Startups报道，阿里巴巴集团以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了总部位于柏林的初创公司Data Artisans。

Data Artisan成立于2014年，专门提供为公司企业部署大规模数据处理解决方案的服务。该公司的解决方案可以实时管理和部署这类数据，以便客户更合理更快速地做出决策。Data Artisans由开源数据流处理技术Apache Fink的几位开发者创办。

据Data Artisans官网介绍，其dA平台由Apache Flink和dA Application Manager组成，“包括与容器编排、持续集成/持续交付（CI/CD）、日志记录、度量指标和状态存储整合的随时可用的功能，为公司客户提供了单一视图，以便了解所有的数据流处理应用。”其客户包括荷兰国际集团（ING）、Netflix、优步、Lyft、阿里巴巴、eBay、康卡斯特、华为和King等。

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。

 

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。