阿里为什么要拿下Flink？

Flink 的未来，已经决定这阿里的技术基因走向。莫问在云栖大会上提出了 Flink 的未来三个方向：首先，让 Flink 在更多的场景下落地，成为一种主流的批计算引擎。然后进一步在流和批之间进行无缝的切换，流和批的界限越来越模糊。其次，让 Flink 的生态上有更多语言的支持，不仅仅是 Java，Scala 语言，甚至是机器学习下用的 Python，Go 语言。还有，完善上层 Flink 的 Machine Learning 算法库，同时 Flink 往上层也会向成熟的机器学习、深度学习场景集成。

不难看出，Flink 的技术优势让阿里看到了符合自己大规模业务场景支持的预期，未来深度学习场景的构建需要从现有批流融合，发展为更加开放和智能的落地场景，不断拓展 Flink 的生态。

阿里需要拓宽技术护城河

Flink 项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星。有关其技术优势我们在《程序员》杂志的《深入理解 Flink 核心技术》，以及阿里团队发表在其云栖社区的两篇文章《Flink 已经足够强大了吗?阿里巴巴说:还不够》和《阿里巴巴为什么选择 Apache Flink？》中已经有了非常详尽的解读。

总结来看，Flink 在 2015 年之前稳定性、安全性方面广受质疑，阿里投入研发后，通过架构变革、创新中间业务层、整合计算流程、开发融合适配接口等等，Flink 可以说迎来脱胎换骨的巨大发展优势。

完成对 Data Artisans 的收购，阿里无疑可以进一步整合 Flink 的整个生态资源，作出更有利于 Flink 发展的规划。不过，随着 Flink 的一些竞争对手也陆续实现了阿里在技术上的领先优势，Flink 在带给阿里未来强化大数据事实计算领先地位上，也充满诸多未知数。

首先，收购前 Flink 有独立供应商 Data Artisans 支持，开源贡献使其技术发展路线容易符合更广大用户的预期。收购后阿里对 Flink 发展的拥有绝对权，其对社区贡献的参与积极性或相对减弱。

我们看到，这几年 Samza 在 LinkedIn 开源后缺乏重量级用户的加持而发展的举步维艰。早在 2014 年成为顶级 Apache 流处理框架项目的它，在久前才进入自己的 1.0 阶段，而此时 Flink 已经历多次迭代到了 1.8 版本。LinkedIn 的 Sam Samza 团队负责人 Samarth Shetty 为此在 Samza 1.0 的发布会上表示，当他们第一次找寻流处理时，现有的流处理框架很少能够处理他们在 LinkedIn 上的规模或技术问题，“例如，我们必须在 Samza 中构建增量检查点和主机关联性等功能。当时在 Apache Flink 等框架中无法使用这些功能。”显然，阿里在 Apache Flink 社区贡献已经改变了这一局面。如今，阿里掌控 Flink 一家独大，对于平衡 Flink 的商业版和社区之间的贡献，或许会有新的变化。

再者，当下大数据流式计算技术突破竞争过于聚焦，阿里的技术护城河还需要有新的突破。例如，即使阿里当前得益于自己已经在 YARN 上实现了 API 的连接得以将其运行在资源管理器上，Samza 则直接作为库嵌入到应用程序中并在任何资源管理器上运行，从而让计算引擎相对底层服务更加透明。除此之外，SQL 支持现在成为流媒体的主战场，Kafka 和 Spark 都有了，致力于支持用 SQL 创建交互式 shell。

（编辑：PHP编程网 - 金华站长网）

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