阿里云实时计算Flink版的评测

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 阿里云实时计算Flink版的评测
  1. 引言
    在数据驱动的时代,实时数据处理和分析已经成为企业获取竞争优势的重要手段。虽然日常工作主要聚焦于Web开发,但我对大数据技术同样充满兴趣。

近日,有幸参与了阿里云实时计算Flink版的体验活动,从多个维度对其进行了深入的评测。本报告旨在分享我的使用体验,为同样对实时数据处理感兴趣的开发者提供参考。
体验地址https://developer.aliyun.com/topic/flink-getting-started-evaluation

  1. 产品概述
    实时计算Flink版是全托管Serverless的Apache Flink云服务,开箱即用,计费灵活。它不仅100%兼容Apache Flink,还具备一站式开发运维管理平台,支持作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。此外,该产品还拥有Flink CDC、企业级复杂事件处理(CEP)等企业级增值功能,并内置丰富上下游连接器,助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
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    流式数据湖仓Paimon是一个流批统一的湖存储格式,支持高吞吐的更新和低延迟的查询。Paimon与Flink深度集成,能够提供一体化的流式湖仓联合解决方案。通过利用Flink的实时计算能力,数据可以在数仓分层之间实时流动;同时,利用Paimon高效的更新能力,数据变更可以在分钟级的延时内传递给下游消费者。因此,基于实时计算Flink版和流式数据湖仓Paimon搭建的流式湖仓在延时和成本上具有双重优势。

  2. 最佳实践测评
    在本次评测中,我选择了电商平台作为实践场景进行搭建流式湖仓。通过结合相关数据源,我利用实时计算Flink版对业务数据库进行了实时入仓操作,并将数据存储在Paimon中形成ODS层。随后,我订阅了ODS层的变更数据进行加工处理,形成了DWD层宽表并再次写入Paimon。最后,我消费了DWD层的变更数据进行指标计算并产出了DWS层聚合指标表以及DWM层聚合中间表。

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整个过程中,我发现该方案在稳定性、性能方面表现出色,能够快速响应数据变化并生成准确的分析结果。同时,其开发运维界面友好易于上手大大降低了学习成本。在安全能力方面实时计算Flink版也提供了完善的保障措施确保数据的安全性和隐私性。具体来说我首先将业务数据库中的订单表、订单支付表和商品类别字典表通过Flink实时写入OSS并以Paimon格式进行存储作为ODS层。然后利用Paimon的部分更新合并机制对数据进行打宽操作以分钟级延时生成DWD层宽表并产出变更数据。接下来我消费了DWD层的变更数据利用Paimon的预聚合合并机制产出了DWM层聚合中间表并最终产出了DWS层聚合指标表。

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这些操作都通过SQL语句实现简单易懂且易于维护。除了基本的数据分析功能外实时计算FLink版还提供了丰富的可视化工具和报表功能。我可以通过拖拽的方式轻松地创建各种图表和仪表盘将分析结果以直观的方式展现出来。这极大地方便了我对数据的理解和解读。

  1. 体验评测
    在体验过程中我得到了充分的产品内引导和文档帮助。阿里云实时计算Flink版的官方文档非常详尽且易于理解涵盖了从入门到进阶的各个方面。无论是安装部署、配置优化还是故障排查我都能找到相应的解决方案。此外产品还提供了丰富的示例代码和教程视频帮助我快速上手并熟悉产品的使用方法。产品功能基本满足了我的预期特别是在数据开发运维体验方面表现出色。通过一站式的开发运维管理平台我可以轻松地完成作业的开发测试部署和监控等各个环节。

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平台的界面设计简洁明了操作流程清晰易懂大大提高了我的工作效率。当然我也认为该产品在某些方面还有改进的空间。例如可以增加更多的自定义选项以满足不同业务场景的需求;同时在与其他产品的联动组合方面也有待加强。目前实时计算FLink版已经支持了多种数据源和数据存储类型但我希望未来能够支持更多的数据格式和协议以便更好地与其他系统进行集成。

  1. 可视化工具的对比评测
    虽然我没有直接使用过其他Flink实时计算产品进行对比但基于我对大数据技术的理解和了解我认为实时计算Flink版在满足业务需求时具有明显的优势。首先它在产品功能上非常丰富且易于使用。无论是作业开发数据调试还是运行监控等方面都提供了完善的支持;其次在引擎性能方面表现出色。通过优化算法和资源调度策略实时计算Flink版能够快速处理大量数据并保持较低的延迟;最后在开发运维体验方面也提供了完善的支持。

通过一站式的管理平台我可以轻松地完成作业的全生命周期管理并及时了解作业的运行状态和性能指标。当然任何产品都有改进的空间。我相信随着技术的不断发展和用户需求的变化实时计算Flink版也会不断优化和升级以满足更多样化的业务需求。

  1. 总结与展望
    通过本次评测我对阿里云实时计算Flink版与流式数据湖仓Paimon搭建流式湖仓有了更深入的了解和认识。它不仅具备强大的实时数据处理和分析能力还提供了一站式的开发运维管理平台和完善的安全机制。相信在未来的发展中实时计算Flink版与流式数据湖仓Paimon将继续发挥其在大数据领域的优势为企业创造更多的价值。同时我也期待看到更多类似的优秀产品涌现共同推动大数据技术的发展和应用。

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对于我个人而言这次评测不仅是一次技术体验更是一次学习和成长的过程。我将继续关注实时计算Flink版与流式数据湖仓Paimon的动态并尝试将其应用到更多的项目中去为企业创造更大的价值。

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