提到实时计算或者流计算，我们很自然地会想到Flink。如今，Flink已成为实时计算的事实标准，很多大型互联网企业的实时推荐、实时ETL、实时数仓、实时风控等场景，也都是基于Apache Flink加各种开源的OLAP引擎构建。那么，Flink到底是如何以Pipeline（管道）的模式，完成实时业务场景支撑的呢？本文将对Apache Flink几个子项目进行汇总！

　　1、 Flink CDC 数据集成

　　Flink CDC是Apache Flink的一个重要组件，是一款非常优秀的流处理引擎。广义概念上，只要是能够捕获数据变更的技术，都可以成为是CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC的应用非常广泛，支持从 MySQL、MariaDB、RDS MySQL等数据库中实时地读取存量历史数据和增量变更数据，整个过程提供 exactly-once 语义保证。

　　作为新一代数据集成框架，Flink CDC可以看做是数据从源头连接到数据仓库的管道，可屏蔽一切复杂问题，让用户专注于数据分析，包括数据迁移、数据分发、数据采集等。Flink CDC 同时提供了 SQL API 和 DataStream API 两套 API，很好地满足了不同开发者的需求。

　　Flink CDC 既可以替代传统的 DataX 和 Canal 工具做实时数据同步，将数据库的全量和增量数据一体化地同步到消息队列和数据仓库中；也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓；同时还支持强大的数据加工能力，可以通过 SQL 对数据库数据做实时关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到各种存储中。相对于其他数据集成框架，Flink CDC 具有全增量一体化、无锁读取、并发读取、分布式架构等技术优势，因此在开源社区中非常受欢迎。

　　2、Flink SQL数据分析

　　Flink能快速发展，和Flink SQL的诞生息息相关。最早，Flink虽然有着自身技术的先进性，但很多企业无法使用，学习成本高。有了Flink SQL以后，用户可以基于熟悉的SQL语义使用Flink。

　　准确来讲，Flink SQL是Flink 实时计算为简化计算模型、降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是很多人熟悉的Blink。Blink在原来的 Flink 基础上最重要的一个贡献就是实现了Flink SQL 。

　　在传统的流式计算领域，比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API，用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑，这种方式虽然灵活，但有一些不足，比如具备一定门槛且调优较难，随着版本的不断更新，API 也出现了很多不兼容的地方。此种背景下，Flink SQL成为优选，不同行业和领域的人都熟悉，学习成本较低，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解具体做法。

　　3、 Flink ML机器学习

　　Apache Flink的机器学习库称为Flink ML。由于过去五年来机器学习的使用呈指数增长，因此Flink社区决定将这种机器学习APO也添加到其生态系统中。在FlinkML中，贡献者和算法的列表正在增加。

　　具体而言，开发团队重构了Flink ML早期的函数库，扩展Flink ML API并更新Runtime主要功能，比如：开始支持多输入和多输出，和添加流媒体批次统一函数库等。另外，Flink ML添加了5个算法实例，包括对数几率回归、k-means、K-近邻算法、单纯贝氏分类器以及One-hot编码器，除了加入新的算法外，官方也会持续进行压力测试和优化，确保算法的性能。

　　传统的Estimator/Transformer范式，并不提供API以流媒体的方式暴露模型资料，因此用户就许要反复调用fit来更新模型资料，官方表示，用户虽然可以每隔数分钟更新一次模型资料，但是这种方法效率非常差。而新版本中提供了getModelData API，供用户将资料模型即时传输到网页服务器，并使用最新的模型资料进行线上推理，这项功能可以明显强化Flink ML的线上学习应用能力。目前，Flink ML已成为Apache Flink流媒体处理框架的一部分，提供机器学习API和基础设施函数库，能够简化机器学习工作管线构建工作。

　　4、 Flink CEP规则引擎

　　CEP 是复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）的缩写，主要用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。

　　CEP 本身并没有脱离实时计算的范畴，所以绝大部分用户还是选择基于 Flink，或者已有的计算服务上去搭建相关的框架，CEP 对应的功能更多是以 library 的形式存在。对于大多数 CEP 的应用场景而言，“复杂规则”的制定者通常是运营、商家、市场等非技术同学，对于大多数 CEP 的业务效果而言，通常是短时间内直接触达用户。

　　Flink CEP是基于Flink Runtime构建的实时数据规则引擎，擅长解决跨事件的匹配问题。如：结合了时序的上下文风控场景，识别了作弊的行为序列后，给「先做 xx，后做 xx，再做 xx」的用户进行封禁；结合了否定语义的电商营销场景，给「浏览商品后 10 分钟未下单的用户」发送优惠券。

　　5、 Flink Table Store动态表存储

　　作为Apache Flink 的一个子项目，Flink Table Store 是Flink在推动流批一体演进中存储领域上的重要一环。

　　Flink 在 Table API 和 SQL 中提出了动态表的概念，跟 Hive 表在离线数仓中间层的作用类似，动态表是实时数据仓库的中间层。动态表中数据是随时间变化的，而静态表只能包含离线处理的数据。我们可以将实时计算看成对动态表上变更数据的处理，将离线计算看成对动态表某个时间快照的处理。用户可以像查询批处理表一样查询动态表，对动态表的查询将生成一个不会停止的连续查询，并且不断更新下游的结果表，以反映输入动态表上的更改，这构成了实时数仓的基本链路。本质上，动态表上的连续查询非常类似于定义物化视图的查询。

　　整体来说， Flink Table Store是解决存算分离、存储统一的重要组件。Flink Table Store是一个流批统一的存储，能提供一定的 OLAP 查询能力（基于列式存储），可做到毫秒级别的实时流式读取，能够支持 Insert Overwrite。同时，Flink Table Store也是最为完善的 Flink Connector，支持 Flink SQL 的全部概念，支持任意 Flink Job 的输出，支持所有数据类型。更重要的是，还能够结合 Flink SQL 提供 DB 级别的体验，并且支持大规模更新。

　　2022年，Apache Flink已经更新到1.16版，有了诸多更新，包括：分布式一致性快照架构升级、创新流批自适应融合 Shuffle、基于异步与缓存技术的流式 SQL维表Join 改进、完整兼容 Hive 生态、PyFlink 功能及性能全面生产可用等。针对社区基于 DataStream API 重新建设的Flink ML，目前已经发布了两个版本。另外，在Streaming Data Warehouse 流式数仓方面的探索，也是值得重点关注的方向。