实时计算平台：Flink基础与实践

"实时计算平台架构与实践" 这篇文档主要探讨了实时计算平台的架构及其在实际应用中的实践，由58大数据平台系列直播的分享人冯海涛进行讲解。内容涵盖了实时计算的基础能力建设、平台化建设，以及对Flink、Storm和Spark Streaming等实时计算框架的比较。 实时计算平台的定位是为集团海量数据提供高效、稳定的一站式服务，包括实时数据存储、计算和转发。平台使用的技术包括Kafka、Storm和Flink，以及DDS数据分发平台和Wstream一站式实时计算平台。基础能力建设方面，Flink因其低延迟、高吞吐量、强大的容错机制（Exactlyonce语义）和状态管理能力而被重视。 Flink的计算模型是streaming，与Storm的微批处理（Micobatching）和Spark Streaming的批处理模型不同，它更适合处理数据乱序和需要低延迟的场景。Flink还具有高可用架构和任务隔离，确保了集群的稳定性。此外，Flink通过细粒度资源管理和易用性的提升，如支持HDFS的LZO压缩、自动处理换行、第三方依赖JAR的管理等，进一步增强了其功能。 流式SQL的引入降低了开发门槛，提供了稳定的语法和易于理解的结构，同时具备自动优化的能力，支持批流统一，满足了数据仓库实时化的需求。该平台基于FlinkSql扩展，支持自定义DDL和UDF语法，实现了流与维表的join，并连接了主流存储和公司内部的实时存储系统。 文档还提到了DDL原理，使用Apache Calcite进行语法解析，遵循SQL:2011TemporalTable标准，以提高性能。此外，Flink通过FlinkAysncI/O、缓存机制（如LRU/ALL）、社区贡献的优化（如topN、Minibatch、ROW_NUMBER高效去重、Local-Global数据热点和MATCH_RECOGNIZEcep支持）等进一步提升了效率。 对于Storm到Flink的迁移，文档指出Storm集群存在的一些问题，而Flink由于其编程模型的简洁性、开发成本较低以及性能优势，成为了一个更优的选择。这份资料详细介绍了实时计算平台的构建和优化，以及Flink在实时计算领域的核心价值和优势。