關於Apache Flink的那些子專案，你瞭解多少？

提到實時計算或者流計算，我們很自然地會想到Flink。如今，Flink已成為實時計算的事實標準，很多大型網際網路企業的實時推薦、實時ETL、實時數倉、實時風控等場景，也都是基於Apache Flink加各種開源的OLAP引擎構建。那麼，Flink到底是如何以Pipeline(管道)的模式，完成實時業務場景支撐的呢?本文將對Apache Flink幾個子專案進行彙總!

1、 Flink CDC 資料整合

Flink CDC是Apache Flink的一個重要元件，是一款非常優秀的流處理引擎。廣義概念上，只要是能夠捕獲資料變更的技術，都可以成為是CDC。目前通常描述的CDC技術主要面向資料庫的變更，是一種用於捕獲資料庫中資料變更的技術。CDC的應用非常廣泛，支援從 MySQL、MariaDB、RDS MySQL等資料庫中實時地讀取存量歷史資料和增量變更資料，整個過程提供 exactly-once 語義保證。

作為新一代資料整合框架，Flink CDC可以看做是資料從源頭連線到資料倉儲的管道，可遮蔽一切複雜問題，讓使用者專注於資料分析，包括資料遷移、資料分發、資料採集等。Flink CDC 同時提供了 SQL API 和 DataStream API 兩套 API，很好地滿足了不同開發者的需求。

Flink CDC 既可以替代傳統的 DataX 和 Canal 工具做實時資料同步，將資料庫的全量和增量資料一體化地同步到訊息佇列和資料倉儲中;也可以做實時資料整合，將資料庫資料實時入湖入倉;同時還支援強大的資料加工能力，可以透過 SQL 對資料庫資料做實時關聯、打寬、聚合，並將物化結果寫入到各種儲存中。相對於其他資料整合框架，Flink CDC 具有全增量一體化、無鎖讀取、併發讀取、分散式架構等技術優勢，因此在開源社群中非常受歡迎。

2、Flink SQL資料分析

Flink能快速發展，和Flink SQL的誕生息息相關。最早，Flink雖然有著自身技術的先進性，但很多企業無法使用，學習成本高。有了Flink SQL以後，使用者可以基於熟悉的SQL語義使用Flink。

準確來講，Flink SQL是Flink 實時計算為簡化計算模型、降低使用者使用實時計算門檻而設計的一套符合標準 SQL 語義的開發語言。 自 2015 年開始，阿里巴巴開始調研開源流計算引擎，最終決定基於 Flink 打造新一代計算引擎，針對 Flink 存在的不足進行最佳化和改進，並且在 2019 年初將最終程式碼開源，也就是很多人熟悉的Blink。Blink在原來的 Flink 基礎上最重要的一個貢獻就是實現了Flink SQL 。

在傳統的流式計算領域，比如 Storm、Spark Streaming 都會提供一些 Function 或者 Datastream API，使用者透過 Java 或 Scala 寫業務邏輯，這種方式雖然靈活，但有一些不足，比如具備一定門檻且調優較難，隨著版本的不斷更新，API 也出現了很多不相容的地方。此種背景下，Flink SQL成為優選，不同行業和領域的人都熟悉，學習成本較低，使用者只要表達清楚需求即可，不需要了解具體做法。

3、 Flink ML機器學習

Apache Flink的機器學習庫稱為Flink ML。由於過去五年來機器學習的使用呈指數增長，因此Flink社群決定將這種機器學習APO也新增到其生態系統中。在FlinkML中，貢獻者和演算法的列表正在增加。

具體而言，開發團隊重構了Flink ML早期的函式庫，擴充套件Flink ML API並更新Runtime主要功能，比如：開始支援多輸入和多輸出，和新增流媒體批次統一函式庫等。另外，Flink ML新增了5個演算法例項，包括對數機率迴歸、k-means、K-近鄰演算法、單純貝氏分類器以及One-hot編碼器，除了加入新的演算法外，官方也會持續進行壓力測試和最佳化，確保演算法的效能。

傳統的Estimator/Transformer正規化，並不提供API以流媒體的方式暴露模型資料，因此使用者就許要反覆呼叫fit來更新模型資料，官方表示，使用者雖然可以每隔數分鐘更新一次模型資料，但是這種方法效率非常差。而新版本中提供了getModelData API，供使用者將資料模型即時傳輸到網頁伺服器，並使用最新的模型資料進行線上推理，這項功能可以明顯強化Flink ML的線上學習應用能力。目前，Flink ML已成為Apache Flink流媒體處理框架的一部分，提供機器學習API和基礎設施函式庫，能夠簡化機器學習工作管線構建工作。

4、 Flink CEP規則引擎

CEP 是複雜事件處理(Complex Event Process，簡稱CEP)的縮寫，主要用來檢測無盡資料流中的複雜模式，擁有從不同的資料行中辨識查詢模式的能力。模式匹配是複雜事件處理的一個強大援助。

CEP 本身並沒有脫離實時計算的範疇，所以絕大部分使用者還是選擇基於 Flink，或者已有的計算服務上去搭建相關的框架，CEP 對應的功能更多是以 library 的形式存在。對於大多數 CEP 的應用場景而言，“複雜規則”的制定者通常是運營、商家、市場等非技術同學，對於大多數 CEP 的業務效果而言，通常是短時間內直接觸達使用者。

Flink CEP是基於Flink Runtime構建的實時資料規則引擎，擅長解決跨事件的匹配問題。如：結合了時序的上下文風控場景，識別了作弊的行為序列後，給「先做 xx，後做 xx，再做 xx」的使用者進行封禁;結合了否定語義的電商營銷場景，給「瀏覽商品後 10 分鐘未下單的使用者」傳送優惠券。

5、 Flink Table Store動態表儲存

作為Apache Flink 的一個子專案，Flink Table Store 是Flink在推動流批一體演進中儲存領域上的重要一環。

Flink 在 Table API 和 SQL 中提出了動態表的概念，跟 Hive 表在離線數倉中間層的作用類似，動態表是實時資料倉儲的中間層。動態表中資料是隨時間變化的，而靜態表只能包含離線處理的資料。我們可以將實時計算看成對動態表上變更資料的處理，將離線計算看成對動態表某個時間快照的處理。使用者可以像查詢批處理表一樣查詢動態表，對動態表的查詢將生成一個不會停止的連續查詢，並且不斷更新下游的結果表，以反映輸入動態表上的更改，這構成了實時數倉的基本鏈路。本質上，動態表上的連續查詢非常類似於定義物化檢視的查詢。

整體來說， Flink Table Store是解決存算分離、儲存統一的重要元件。Flink Table Store是一個流批統一的儲存，能提供一定的 OLAP 查詢能力(基於列式儲存)，可做到毫秒級別的實時流式讀取，能夠支援 Insert Overwrite。同時，Flink Table Store也是最為完善的 Flink Connector，支援 Flink SQL 的全部概念，支援任意 Flink Job 的輸出，支援所有資料型別。更重要的是，還能夠結合 Flink SQL 提供 DB 級別的體驗，並且支援大規模更新。

2022年，Apache Flink已經更新到1.16版，有了諸多更新，包括：分散式一致性快照架構升級、創新流批自適應融合 Shuffle、基於非同步與快取技術的流式 SQL維表Join 改進、完整相容 Hive 生態、PyFlink 功能及效能全面生產可用等。針對社群基於 DataStream API 重新建設的Flink ML，目前已經發布了兩個版本。另外，在Streaming Data Warehouse 流式數倉方面的探索，也是值得重點關注的方向。