作者：簡鋒

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引言

在談生態(tài)之前，我們來聊聊什么是生態(tài)。生態(tài)是指在某個特定領域，以某個組件為核心衍生出來其他多個組件，這些組件可以間接或者直接用到這個核心組件，然后輔助這個核心組件共同完成一個更大或者更特殊的任務。Flink生態(tài)圈就是指以Flink為核心的生態(tài)圈，F(xiàn)link屬于大數(shù)據(jù)生態(tài)里的計算環(huán)節(jié)，只做計算，不做存儲。但是在實際工作當中，你會發(fā)現(xiàn)往往單獨用Flink是不夠的。比如你的數(shù)據(jù)是從哪里讀出來，F(xiàn)link計算完之后數(shù)據(jù)又將存到哪里，又怎么消費這些數(shù)據(jù)。如何利用Flink來完成某個垂直領域的特殊任務等等。這些涉及到上下游，或者更高抽象的任務都需要一個強大的生態(tài)圈來完成。

Flink生態(tài)的現(xiàn)狀

在講清楚了什么是生態(tài)之后，我們來聊聊目前Flink生態(tài)的現(xiàn)狀。整體而言Flink生態(tài)還處于相對初級的階段。Flink生態(tài)目前主要側重于各種上下游的connector和對各種集群的支持。

截至目前Flink支持的connector有：Kafka，Cassandra，Elasticsearch，Kinesis，RabbitMQ，JDBC，HDFS等等，基本支持所有主流數(shù)據(jù)源。在集群支持方面，目前Flink支持Standalone和YARN?；谀壳吧鷳B(tài)的狀況，F(xiàn)link仍然主要應用于流數(shù)據(jù)的計算。如果要用Flink要做其他一些場景（機器學習，交互式分析）就會比較復雜，用戶體驗上還有很大的提升空間。這也正是Flink生態(tài)所面臨的挑戰(zhàn)和機遇。

Flink生態(tài)的挑戰(zhàn)和機遇

Flink致力于作為一個批流統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)計算平臺，還有很多潛力沒有發(fā)揮出來，要完全發(fā)揮出它的潛力，就需要一個強大的生態(tài)系統(tǒng)?？偟膩碚f我們可以從2個維度來看這個生態(tài)系統(tǒng)：

1. 橫向維度。 橫向維度的生態(tài)主要是為構建一個端到端的解決方案。比如連接上下游數(shù)據(jù)源的各種connector，與下游機器學習框架的整合，與下游BI工具的整合，方便提交和運維Flink Job的工具，提供更好交互式分析體驗的Notebook。

2. 縱向維度?？v向維度是指更加抽象化Flink的計算引擎以適應各種計算場景。比如批流計算的統(tǒng)一，更高計算抽象層Table API，復雜事件處理引擎（CEP），更高機器學習計算框架（Flink ML），對各種集群框架的適配等等。

下圖是對整個Flink生態(tài)在橫向和縱向2個維度的描述。

接下來我會對幾個主要的生態(tài)點進行逐個闡述

Flink對Hive的集成和支持

Apache Hive是一個有將近10年歷史的Apache頂級項目。項目最初在MapReduce引擎的基礎上封裝了SQL，用戶不再需要寫復雜的MapReduce Job，而只需寫簡單熟悉的SQL語句，用戶的SQL會被翻譯成一個或多個MapReduce Job。隨著項目的不斷演進，Hive的計算引擎發(fā)展成可以插拔式，比如，現(xiàn)在Hive就支持MR, Tez, Spark 3種計算引擎。Apache Hive現(xiàn)在已經(jīng)成為Hadoop生態(tài)圈中事實上數(shù)據(jù)倉庫的標準，很多公司的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)已經(jīng)在Hive上運轉(zhuǎn)了很多年。

Flink作為一個批流統(tǒng)一的計算框架，與Hive的集成就變得很自然了。比如通過Flink來做實時ETL，構建實時數(shù)據(jù)倉庫，然后用Hive SQL做實時數(shù)據(jù)的查詢。

Flink社區(qū)已經(jīng)創(chuàng)建了 FLINK-10556 來對Hive更好的集成和支持。主要實現(xiàn)的功能有以下幾點:

• 允許Flink訪問Hive的元數(shù)據(jù)

• 允許Flink訪問Hive的表數(shù)據(jù)

• Flink兼容Hive的數(shù)據(jù)類型

• Flink可以使用Hive UDF

• 可以在Flink里使用Hive SQL（包括DML和DDL）

Flink社區(qū)正在逐漸實現(xiàn)以上功能。如果你想提前體驗以上功能，可以試用阿里巴巴開源的Blink。開源的Blink已經(jīng)在元數(shù)據(jù)(meta data)和數(shù)據(jù)層將Flink和Hive對接和打通， 用戶可以直接用Flink SQL去查詢Hive的數(shù)據(jù)，真正能夠做到在Hive引擎和Flink引擎之間的自由切換。為了打通元數(shù)據(jù)，Blink重構了Flink catalog的實現(xiàn)，并且增加了兩種catalog，一個是基于內(nèi)存存儲的FlinkInMemoryCatalog，另外一個是能夠橋接Hive MetaStore的HiveCatalog。有了這個HiveCatalog，F(xiàn)link作業(yè)就能讀取Hive的MetaData。為了打通數(shù)據(jù)，Blink實現(xiàn)了HiveTableSource，使得Flink job可以直接讀取Hive中普通表和分區(qū)表的數(shù)據(jù)。因此，通過這個版本，用戶可以使用Flink SQL讀取已有的Hive meta和data，做數(shù)據(jù)處理。未來阿里巴巴將在Flink上繼續(xù)加大對Hive兼容性的支持，包括支持Hive特有的query，data type，和Hive UDF等等，這些改進都會陸續(xù)回饋到Flink社區(qū)。

Flink對交互式分析的支持

批處理是流處理之外另一個更大的應用場景。而交互式分析又是批處理的一個大類，特別對于數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家，交互式分析尤為重要。

對于交互式分析，F(xiàn)link本身需要做進一步的改進，以提高Flink在交互式分析方面的性能要求。比如 FLINK-11199，現(xiàn)在在同一個Flink App中的多個Job之間是沒法共享數(shù)據(jù)的，每個Job的DAG是獨立的，F(xiàn)LINK-11199 就是要解決這個問題，從而對交互式分析提供更友好的支持。

此外，我們需要提供一個交互式分析的平臺讓數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)科學家更高效得使用Flink。在這方面Apache Zeppelin已經(jīng)做了很多工作。 Apache Zeppelin也是Apache的頂級項目，Zeppelin提供一個交互式開發(fā)環(huán)境，支持Scala，Python，SQL等多種語言，此外Zeppelin天然具有極強的可擴展性，支持多種大數(shù)據(jù)引擎，比如Spark，Hive，Pig等等。阿里巴巴做了大量的工作讓Zeppelin能夠更好的支持Flink。用戶可以直接在Zeppelin里面寫Flink代碼（Scala或者SQL），而不用在本地打包，然后用bin/flink腳本來手動提交Job，在Zeppelin里你可以直接提交Job，然后看到Job的結果，Job結果既可以是文本形式，也可以是可視化出來，特別對于SQL的結果，可視化尤為顯得重要。下面這些是Zeppelin對Flink支持的一些要點：

• 支持3種運行模式：Local, Remote和Yarn

• 支持運行Scala，Batch Sql和Stream Sql

• 支持可視化靜態(tài)table和動態(tài)table

• 自動關聯(lián)Job URL

• 支持Cancel Job

• 支持Flink job的savepoint

• 支持ZeppelinContext的高級功能，比如創(chuàng)建控件

• 提供3個tutorial notes: Streaming ETL, Flink Batch Tutorial, Flink Stream Tutorial

這些改動有些是在Flink上的，有些是在Zeppelin上的。在這些改動全部推回Flink和Zeppelin社區(qū)之前，大家可以使用這個Zeppelin Docker Image (Blink開源文檔里的examples中有具體如何下載安裝的細節(jié))來測試和使用這些功能。為了方便用戶試用，我們在這一版zeppelin中提供3個built-in的Flink tutorial的例子: 一個是做Streaming ETL的例子, 另外兩個分別是做Flink Batch, Flink Stream的基礎樣例。具體如何使用，可以參考以下2個鏈接

• https://flink-china.org/doc/blink/ops/zeppelin.html

• https://flink-china.org/doc/blink/quickstart/zeppelin_quickstart.html

Flink對機器學習的支持

Flink作為一個大數(shù)據(jù)架構中最重要的計算引擎組件，目前主要的應用場景還是在做傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計算和處理，也就是傳統(tǒng)的BI（比如實時數(shù)據(jù)倉庫，實時統(tǒng)計報表等等）。而21世紀將是一個AI爆發(fā)的世紀，越來越多的企業(yè)和行業(yè)開始啟用AI技術來重新革命自己的行業(yè)。Flink作為一個大數(shù)據(jù)計算引擎在這一革命中不可或缺。雖然Flink并不是為機器學習而生的，但是在機器學習中也將扮演不可或缺的角色。未來Flink在機器學習領域主要有3件大事可以做

• 機器學習Pipeline的構建

• 傳統(tǒng)機器學習算法的支持

• 與其他深度學習框架的整合

機器學習主要分2個階段：Training和Predication。但Training和Predication只是做機器學習的一小部分，在Training之前要做數(shù)據(jù)的清洗，轉(zhuǎn)換以及Normalization等等，Training之后要做Model的Evaluation。Predication階段也是如此。對于一個復雜的機器學習系統(tǒng)，如何將每個步驟很好的整合起來對于一個系統(tǒng)的健壯性和可擴展性顯得尤為重要。FLINK-11095 就是社區(qū)為此正在做的努力。

目前Flink有個flink-ml的模塊實現(xiàn)了一些傳統(tǒng)的機器學習方法，但是仍然需要進一步的改進。

對于深度學習的支持，F(xiàn)link社區(qū)也在這個領域也在積極努力。阿里巴巴內(nèi)部有TensorFlow on Flink的項目，用戶可以在Flink Job中運行Tensorflow，F(xiàn)link做數(shù)據(jù)處理，然后將處理完之后的數(shù)據(jù)發(fā)送給Tensorflow的Python進程做深度學習訓練。在語言層面，F(xiàn)link正在做對Python的支持。目前Flink只支持Java和Scala的API。這2種語言都是基于JVM的語言，比較適合做系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)工程師，而不適合做數(shù)據(jù)分析的Data Analyst和做機器學習的Data Scientist。做數(shù)據(jù)分析和機器學習的人一般會比較喜歡用Python和R等這類更高級的語言。目前Flink社區(qū)也在這方面努力，首先Flink會支持Python, 社區(qū)已經(jīng)在這塊開始討論，因為Python在近幾年發(fā)展的特別快，這主要得益于AI和Deep Learning的發(fā)展。目前流行的Deep Learning的library都提供Python的API，比如TensorFlow，Pytorch，Keras等等。通過對Python語言的支持，用戶可以用一種語言將整個機器學習的Pipeline串接起來，從而提高開發(fā)的效率。

Flink Job的提交和運維

在開發(fā)環(huán)境里，一般是通過執(zhí)行shell 命令 bin/flink run 來提交Flink Job。但在真正生產(chǎn)環(huán)境里面，這種方式就會有很多問題。比如如何跟蹤管理Job的狀態(tài)，在Job失敗的情況下如何重試，如何并發(fā)啟動多個Flink Job，如何方便修改提交Job的參數(shù)等等。這些問題雖然可以通過人工干預來解決，但在生產(chǎn)環(huán)境里人工干預是最危險的，能自動化的操作我們都要將其自動化。在Flink生態(tài)圈里目前的確缺少這樣一個工具。阿里巴巴內(nèi)部已經(jīng)有了這樣一個工具，而且在生產(chǎn)環(huán)境里穩(wěn)定運行了很長時間，已經(jīng)被實踐證明是一個可靠穩(wěn)定的提交和運維Flink Job的工具。目前阿里巴巴正在準備開源這個項目，剝離一些阿里巴巴內(nèi)部依賴的組件，預計2019年上半年會開源。

總的來說，F(xiàn)link生態(tài)目前問題很多，機會也很多。Apache Flink社區(qū)在不斷努力去構建一個更加強大的Flink生態(tài)來發(fā)揮其強大的計算引擎能力，希望有志參與其中的人可以積極參與，讓我們一起努力來構建一個健康強大的Flink生態(tài)圈。

更多資訊請訪問 Apache Flink 中文社區(qū)網(wǎng)站

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本文題目：ApacheFlink?生態(tài)所面臨的機遇與挑戰(zhàn)-創(chuàng)新互聯(lián)
瀏覽路徑：http://www.rwnh.cn/article20/coipco.html

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