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阿里Blink和Flink合并计划出炉

讲述:丁婵大小:2.46M时长:02:41
近日,Apache Flink 官网发文对 Blink 贡献回 Flink 项目的意义作了进一步说明,并公布了 Blink 和 Flink 的合并计划。Blink 是 Flink 的一个分支,最初在阿里巴巴内部创建,针对内部用例对 Flink 进行改进。
据了解,Blink 添加了一系列改进和集成,其中有很多与有界数据、批处理和 SQL 有关,部分重要功能如下:
统一流式操作符:Blink 扩展了 Flink 流式运行时操作符模型,支持选择性读取不同输入源,同时保持推送模型低延迟特性。这种对输入源的选择性读取可以更好地支持一些算法和线程模型。
Table API 和 SQL 查询处理器:Flink 目前将查询转换为 DataSet 或 DataStream 程序,而 Blink 会将查询转换为上述流式操作符的数据流。
改进调度和故障恢复:Blink 实现了对任务调度和容错的若干改进。调度策略通过利用操作符处理输入数据的方式更好地使用资源。
据了解,社区合并计划最初会将重点放在有界和批处理功能,社区将对 SQL/Table API 模块进行重组,将 Blink 查询规划器和运行时合并为当前 SQL 运行时附加查询处理器。经过一段过渡期,将开发新的查询处理器,而当前处理器很可能被弃用。为了合并 Blink 的调度增强功能和有界数据作业恢复功能,Flink 社区仍然在努力重构当前调度功能。
目前,Blink 代码已经作为 Flink 代码库的一个分支对外开放,合并这么多变更是一项艰巨挑战,同时还要尽可能保持合并过程不造成任何中断,并使公共 API 尽可能保持稳定。
未来,社区将开发新查询处理器。因为 SQL 是一个定义良好的接口,预计这种转换对用户几乎没有影响。
为了合并 Blink 的调度增强和有界数据作业恢复功能,Flink 社区在努力重构当前调度功能,并添加对可插拔调度和故障转移策略的支持。完成后,可以将 Blink 的调度和恢复策略作为新查询处理器调度策略,最后计划将新调度策略应用于有界 DataStream 程序。
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