阿里巴巴电商业务：Flink与HBase的实时与批量数据分析实战

本文档深入探讨了Flink和HBase在阿里巴巴电商业务中的具体应用，由阿里巴巴技术专家李剑（花名秋奇）分享，他自2013年起就专注于电商业务的实时数据分析。主要内容包括以下几个方面： 1. **业务背景**：阐述了实时数据处理在阿里巴巴电商业务中的关键作用，强调了数据处理速度、准确性和灵活性的重要性。 2. **典型场景**：列举了如数据开发、报表监控、商品库管理、用户行为分析（如足迹）、以及商业智能工具（如生意参谋）等场景，这些场景涉及实时计算与离线分析的结合。 3. **数据源与处理**：介绍了Flink作为流处理和批处理工具在数据源中的应用，Flink的SQL Table API使得异构数据源的整合变得高效。同时，HBase作为高吞吐量的NoSQL数据库，用于存储海量数据。 4. **性能指标**：提到了阿里巴巴的系统规模，如2000多台机器，单机每秒处理20万（QPS）甚至亿级别的请求，显示了系统的强大能力。 5. **HBase功能应用**：涵盖了HBase在数据存储、库存管理（如补货预警、滞销控制）、订单处理（如订单编号、日期、价格等字段）、以及数据清洗和转换等操作中的角色。 6. **写入HBase**：展示了如何使用Flink将处理后的数据写入HBase，包括创建函数和表结构，以及配置细节，如 ZooKeeper 配置信息。 7. **功能扩展**：特别提到了固定字段分割函数（FixedFieldsSplit）和一个名为"Himalayas_all_seller"的表，用于存储卖家相关信息。 8. **全链路监控**：强调了全链路debug平台的作用，通过该平台可以进行数据验证、重播和调试，确保数据的完整性和准确性。 这篇文档深入剖析了Flink和HBase如何协同工作，支撑阿里巴巴电商业务中的复杂实时数据处理需求，提供高效的数据处理能力和强大的监控功能。通过实例和具体操作展示了技术在实际场景中的落地应用。