Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践

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Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践

apache_flink 2019-06-14 13:52:58 浏览13825
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作者:晨笙、缘桥
菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。

背景

菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache Flink 的阿里内部版本),2017年7月开始在线上环境使用 Blink,作为我们的主流实时计算引擎。

为什么短短几个月的探索之后,我们就选择Blink作为我们主要的实时计算引擎呢?

在效率上,Blink 提供 DataStream、TableAPI、SQL 三种开发模式,强大的 SQL 模式已经满足大部分业务场景,配合半智能资源优化、智能倾斜优化、智能作业压测等功能,可以极大

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