阿里巴巴利用Apache Flink实时计算引擎Blink优化搜索架构

在阿里巴巴这个全球最大的电子商务巨头中，实时计算引擎的重要性不言而喻。2015年，其年度销售额高达3940亿美元，其中搜索功能作为个性化搜索和推荐平台的核心，直接关系到用户体验和收入。为了提供实时相关和准确的搜索结果，阿里巴巴选择了Apache Flink作为核心技术之一，尤其是其实时计算引擎Blink。 Flink在阿里巴巴搜索中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 搜索文档构建：阿里巴巴庞大的商品数据来自各种数据源，如MySQL和分布式文件系统。首先，这些数据被同步到HBase集群，然后通过业务逻辑进行整合，形成可以搜索的文档，存储在'Result'表中。这个过程涉及批量构建和增量构建两个pipeline，前者用于处理所有数据源，后者关注实时更新。 2. 数据处理挑战：由于数据分散和实时性要求，搜索基础架构团队面临巨大挑战。全量构建pipeline通常采用批处理作业处理所有数据，而增量构建pipeline则应对实时数据变化，如商品价格调整、描述更新和库存管理。 3. Flink的优势：Flink的强大之处在于它的流处理能力，能够实现实时数据处理和复杂事件处理。Blink作为Flink的下一代执行引擎，提供了更好的性能和稳定性，适应了阿里巴巴大规模数据和高并发场景的需求。 4. 技术改进与贡献：阿里巴巴在使用Flink的过程中，不仅优化了系统以满足特定需求，还与dataArtisans和Flink社区紧密合作，将这些改进反馈回开源项目。这种贡献有助于Flink技术的持续发展和优化，也表明了阿里巴巴对开源社区的积极投入。 5. 未来转型：当阿里巴巴的修改被成功集成到Apache Flink后，计划将现有的Blink系统迁移至Flink，以实现更高效、统一的技术栈，进一步提升搜索服务的性能和用户体验。 Apache Flink及其实时计算引擎Blink在阿里巴巴搜索中的应用体现了其在处理大规模实时数据和提供高效搜索服务方面的关键作用，同时也展示了阿里巴巴在技术创新和开源社区合作方面的战略视野。