阿里新一代实时计算引擎Blink解密

在2017广州云栖大会上，阿里云高级技术专家马国维的分享《阿里新一代实时计算引擎Blink解密》深入探讨了流式计算架构、Apache Flink与Alibaba Blink的技术差异及应用实践。虽然直接的分享内容细节未包含在当前知识库中，但我们可以基于现有资料概述Apache Flink及其在阿里云上的发展，特别是与Blink的关系和应用场景。

Apache Flink与阿里云Blink概览

• Apache Flink 是一个开源流处理框架，以其高性能、低延迟的数据处理能力著称，支持同时进行流处理和批处理任务。它适用于实时数据分析、机器学习等多种场景。

• Alibaba Blink 是基于Apache Flink的一个分支，由阿里巴巴开发并优化，旨在提供更强大的实时计算能力。Blink在Flink基础上进行了大量优化和功能增强，以满足大规模在线服务的需求，包括但不限于性能提升、企业级特性增强等。

Blink的应用案例与技术特点

• 应用案例：Blink被广泛应用于电商、金融、物联网和广告等领域，如优化推荐算法提高转化率、实现实时风险控制和反欺诈检测、智能监控预警以及实时分析广告效果等。

• 技术特点：通过马国维的分享可以推测，他可能详细介绍了Blink如何通过其独特的架构设计、高效的状态管理、灵活的时间窗口机制等特性，来满足高并发、低延迟的实时计算需求，并分享了具体的技术优化策略和内部工作原理。

从Blink到Flink版的迁移

随着时间的发展，阿里云将Blink的核心技术贡献回Apache Flink社区，并推出了基于最新Flink版本的实时计算服务——实时计算Flink版。这一转变意味着用户可以从Blink平滑迁移到更加标准化且持续更新的Flink版本上，享受社区生态的持续发展和阿里云的全面技术支持。

迁移指南与注意事项

• 迁移过程：迁移涉及创建新的Flink工作空间、使用迁移工具转换作业代码、手动调整自定义函数和连接器、执行双跑验证确保数据正确性和业务稳定性，最终完成正式上线。

• 关键变更：迁移时需注意时间戳类型变更、Bigint列限制、自定义函数类型的明确指定、整除运算结果类型变化、参数大小写敏感性调整以及State TTL配置方式的不同。

综上所述，马国维的分享围绕着Blink作为阿里云新一代实时计算引擎的技术深度、应用场景及对Apache Flink的贡献展开，而后续的Blink到Flink版的迁移则体现了技术演进和服务升级的过程，确保用户能够持续受益于最新的实时计算技术进步。