阿里专家强琦解析：流式计算系统设计与实践

“阿里专家强琦在本次分享中深入探讨了流式计算的系统设计和实现，主要涵盖了阿里实时计算的模型、技术架构以及未来发展趋势。此外，还涉及大数据、云计算和实时计算框架的相关知识。” 正文： 阿里巴巴的实时计算专家强琦，以其花名“和仲”为大家介绍了实时计算的核心要素和阿里在这方面所做的工作。他在机器学习、分布式计算和搜索广告技术领域有着深厚的背景，致力于构建开放的大数据供应链基础设施平台。 实时计算主要关注数据的时效性和计算的时效性。它包括可枚举和不可枚举的计算方式，以及交互式的增量计算。实时计算模型通常需要处理两类数据规模，即大数据和“小”数据。其中，大数据通常指的是海量的数据量，而“小”数据则可能指的是需要快速响应的低延迟数据。 在模型设计上，有两个主要方向：面向吞吐和面向延时。面向吞吐的模型优点在于其简单的架构和高吞吐量，但可能牺牲数据的时效性，且易受数据倾斜的影响。相反，面向延时的模型更注重数据的实时性，但模型和调度的复杂度增加。 具体到计算模型，阿里采用了增量模型，这种模型具有确定性、可加性和可逆性的特点，适合进行交互式计算。例如，通过并行DAG（有向无环图）结构，可以高效地处理复杂的计算任务，如Caset1和Caset2所示，这涉及到数据的分组、聚合和转换操作。 在数据处理过程中，阿里实时计算框架考虑了数据的生命周期、容错监控、DAG的面向设计，以及全量和增量的处理策略。例如，全量处理可能采用Partition/文件/pull的方式，而增量处理（流式）则可能采用Batch/内存/push，并保持进程的Keepalive状态，以确保中间结果不落地，从而降低延时。 对于处理效率，MapReduce模型被广泛应用，通过`map()`函数处理输入数据，`reduce()`函数进行聚合，以及`merge()`和`rollback()`方法来管理状态和错误恢复。 阿里实时计算模型旨在平衡吞吐量、延时和数据时效性，同时提供强大的容错机制和灵活的计算模式，以适应不同业务场景的需求。随着云计算技术的发展，这样的实时计算框架在大数据分析、广告定向、搜索优化等各个领域都发挥着至关重要的作用，也为未来的智能化应用奠定了坚实的基础。