作业帮Flink实时计算平台实践：从Spark到FlinkSQL的演进与应用

《作业帮基于Flink的实时计算平台实践 - Flink Forward Asia 2021》是一份详细介绍了作业帮公司如何利用Apache Flink构建其实时计算平台的报告。该报告由实时计算平台负责人张迎分享，涵盖了平台的发展历程、技术选型、应用场景以及实践中的挑战与解决方案。 1. 发展历程：从2019年初期引入少量的Spark Streaming，逐步过渡到Flink SQL（1.9.1）作为主要实时计算引擎，到2021年实现了全业务线的多云、多集群部署，展现了作业帮对Flink技术的深入理解和持续优化。 2. 技术应用：FlinkSQL被广泛应用于实时数仓，支持实时计算和离线处理，同时与SparkStreaming、MR等传统技术进行了比较和整合。FlinkSQL的强大之处在于提供了一致的SQL接口，使得数据处理更加直观和高效。 3. 平台建设：报告强调了实时计算平台的数据库（如MySQL、StarRocks、Doris、Hologres等）和业务侧的整合，包括日志处理（如Kafka）、业务系统的接入（App、web、后端），以及数据流架构的设计，如使用binlog和log进行数据传输。 4. 实时与离线计算：Flink的优势体现在能够处理实时和近实时的数据流，与离线计算工具如Hive和ES形成互补，提供了完整的数据处理生命周期。 5. 产品化与BI分析：作业帮将Flink集成到工作台，支持BI分析，通过E2E Monitor Trace实现任务管理、元数据管理、权限控制等功能，提升了团队的工作效率。 6. 遇到的问题与解决方案：平台在实践中遇到的问题，如视图过多导致case定位困难，通过实时SQL任务、简洁的日志打印以及SQL-WhyTrace功能来改善。例如，通过将Table转换为DataStream，解决了源表重复读取和函数多次调用的问题，引入Trace优化了数据处理流程。 7. 存储选型与性能优化：报告还提到了存储策略的选择，结合FlinkSQL的特性，优化了性能，确保了SQL查询的响应速度和人效。 8. 总结与展望：最后，报告对未来的发展方向进行了总结和展望，包括对Flink技术的持续应用深化、更高效的实时处理能力，以及进一步提升用户体验。 通过这份报告，读者可以了解到作业帮如何通过Flink技术构建一个强大的实时计算平台，并从中学习到在实际项目中如何有效应用和优化Flink以适应不断变化的业务需求。