Flink 流批一体：颠覆传统，加速 Shopee 数据生态创新

后端

2023-09-17 10:35:40

Flink 流批一体技术：解决 Shopee 数据挑战的革命性解决方案

数据处理挑战：困扰企业的瓶颈

随着数字世界的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，给企业带来了巨大的数据处理挑战。传统的数据处理技术，如 MapReduce 和 Spark，在处理海量数据时面临着诸多瓶颈，包括：

高延迟： 批处理模式导致数据处理延迟大，无法满足实时数据分析的需求。
效率低下： 分离的处理流程导致数据处理效率低下，需要多个作业才能完成。
管理复杂： 维护多个系统加大了数据管理的复杂性，难以适应业务需求。

Flink 流批一体：引领数据处理新时代

Flink 流批一体技术横空出世，成为解决数据处理挑战的革命性解决方案。它将流处理和批处理融为一体，同时处理实时和历史数据，并提供统一的数据视图。与传统技术相比，Flink 流批一体拥有以下优势：

低延迟： 流处理模式确保数据处理延迟极低，满足实时数据分析的需求。
高效率： 多个处理作业融合为一体，显著提高数据处理效率。
管理简单： 统一的数据平台简化了数据管理，满足业务发展的需要。

Shopee 的 Flink 流批一体实践

电商巨头 Shopee 于 2019 年率先探索 Flink 流批一体技术，并在多个业务场景中取得了显著成效：

统一数据平台： 构建了统一的数据平台，汇聚所有数据源，提供统一的数据访问接口。
无缝融合： 实现实时处理和批处理的无缝融合，同时处理实时和历史数据，提供统一的数据视图。
数据湖构建： 利用 Flink 流批一体技术构建了数据湖，存储和访问所有数据。

Flink 流批一体的惊人价值

Flink 流批一体技术为 Shopee 创造了巨大的价值：

降低成本： 融合的处理作业减少了数据处理成本。
提高质量： 统一的数据视图和实时处理提高了数据处理质量。
加速发展： 强大的数据支持加速了 Shopee 的业务发展。

代码示例：使用 Flink 实现流批一体

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.io.jdbc.JDBCOutputFormat;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkStreamBatch一体示例 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 创建实时数据源
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> inputStream = env.fromElements(Tuple2.of("a", 1), Tuple2.of("b", 2));

        // 创建实时表
        tEnv.createTemporaryView("实时表", inputStream, $"key", $"value");

        // 创建历史数据源
        JDBCInputFormat inputFormat = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat()
            .setDrivername("org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver")
            .setDBUrl("jdbc:derby:memory:mydb")
            .setQuery("SELECT * FROM TABLE1")
            .setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(TypeInformation.of(String.class), TypeInformation.of(Integer.class)))
            .finish();

        // 创建历史表
        tEnv.createTemporaryView("历史表", inputFormat);

        // 关联实时表和历史表
        Table resultTable = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM 实时表 JOIN 历史表 ON 实时表.key = 历史表.key");

        // 将结果写入 JDBC 数据源
        JDBCOutputFormat outputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat()
            .setDrivername("org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver")
            .setDBUrl("jdbc:derby:memory:mydb")
            .setQuery("INSERT INTO TABLE2 (key, value) VALUES (?, ?)")
            .finish();

        resultTable.writeToSink(outputFormat);

        env.execute("Flink StreamBatch一体示例");
    }
}

Flink 流批一体的广泛应用

Flink 流批一体技术在多个行业广泛应用，包括：

实时欺诈检测
客户行为分析
推荐系统
物联网数据处理
金融数据分析

常见问题解答

Flink 流批一体与 Lambda 架构有什么区别？

Flink 流批一体将流处理和批处理融合为一体，而 Lambda 架构分别执行流处理和批处理。
Flink 流批一体是否适用于所有数据场景？

Flink 流批一体最适合同时需要实时和历史数据处理的场景。
Flink 流批一体的学习曲线是否陡峭？

Flink 流批一体技术有一定学习曲线，但它的文档和社区支持完善。
Flink 流批一体是否需要昂贵的硬件？

Flink 流批一体可以部署在各种硬件上，从低成本服务器到大型集群。
Flink 流批一体是否与其他数据处理技术兼容？

Flink 流批一体与许多其他数据处理技术兼容，如 Kafka、HDFS 和 ElasticSearch。