Apache Flink的过去、现在和未来

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: ucc.alicdn.com

摘要

文档介绍了Apache Flink的发展历程、现状及未来方向。Flink起源于2009年的柏林工业大学博士生项目，2014年发布了0.6.0版本，并在2014年12月开始正式支持DataStream API。当前Flink的架构支持分布式流数据处理、批处理以及实时处理，能够处理超万台集群、PetaBytes状态数据和每天十万亿的事件处理能力，峰值处理能力达到17亿/秒。此外，Flink支持多种运行环境，包括本地单JVM、云环境和集群环境。文档还提到了Flink的应用场景，如流处理、批处理、连续处理和事件驱动应用。

AI总结

以下是对文档内容的简要总结：

**文档主题**：Apache Flink的过去、现在和未来
**主讲人**：杨克特（鲁尼），阿里巴巴高级技术专家

**摘要内容**：

### 1. **Flink 的过去**
- **起源**：2009年开始于柏林工业大学的博士生项目，最初是一个基于流式运行时（runtime）的批处理引擎。
- **发展**：2014年8月，Flink 0.6.0正式发布。
- **应用场景**：支持离线计算（Offline）、实时计算（Real-time）、批处理（Batch Processing）和流数据处理（Continuous Processing & Streaming Analytics）。
- **阿里巴巴的应用**：Flink 在阿里巴巴的生产环境中得到了广泛应用，集群规模超过万台，状态数据达到 PetaBytes 级别，每日处理事件超过 10 万亿，峰值能力达到 1.7 亿事件/秒。

### 2. **Flink 的现在**
- **架构变化**：Flink 1.9 版本引入了新的运行时（Runtime），支持分布式流数据处理（Distributed Streaming Dataflow）。
- **多样化支持**：支持批处理（DataSet API）、流处理（DataStream API）、关系型表处理（Table API & SQL）以及本地单 JVM、云环境（如 GCE、EC2）和集群（如 Standalone、YARN）等多种运行方式。
- **核心能力**：全面支持离线计算、实时计算、连续处理、流数据分析和事件驱动应用。

### 3. **Flink 的未来**
- **处理能力扩展**：进一步提升离线、实时、流处理和事件驱动应用的能力，支持更复杂的场景和更高的性能需求。
- **技术进步**：持续优化架构和功能，以满足现代数据处理的需求，尤其是在实时性、 throughput 和算子效率方面。
- **生态扩展**：推动 Flink 在更多场景中的应用，构建更强大的开源社区和生态系统。

### 总结
Apache Flink 从 2009 年的研究项目起步，经历了从批处理到流处理的演进，目前已成为离线与实时处理的统一平台。它在 阿里巴巴等大规模生产环境中的应用证明了其高效性和可靠性。未来，Flink 将继续引领流处理和实时计算领域的发展。