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藏经阁-Blink：大数据实时计算 Blink 是阿里巴巴实时计算部开发的大数据实时计算引擎，旨在解决实时计算的挑战。 Blink 提供了高吞吐量、低延迟、Exactly-Once 语义保证、灵活的查询配置等特性，能够满足实时计算的需求。 在实时计算领域中，Blink 应用了多种技术来解决挑战，如 Incremental Checkpoint、Faster CPFaster Recovery、FLIP-12：Asynchronous IO 等，提高了系统的可靠性和性能。 Blink 的核心功能包括： 1. Optimized：Blink 优化了查询执行计划，提高了查询性能。 2. Declarative：Blink 使用声明式查询语言，简化了查询编写。 3. Understandable：Blink 提供了可读性强的查询结果，易于理解和分析。 4. Stable：Blink 保证了查询结果的一致性和稳定性。 Blink 的应用场景包括： 1. 实时机器学习：Blink 可以实时处理大量数据，用于机器学习模型的训练和预测。 2. 实时A/B Testing：Blink 可以实时处理大量数据，用于A/B Testing的结果分析和预测。 3. 双11大屏：Blink 可以实时处理大量数据，用于大屏幕展示和分析。 Blink 的架构包括： 1. Web Tier：负责接收和处理用户请求。 2. DB Tier：负责存储和管理数据。 3. MQ：负责消息队列和数据传输。 4. DataHub：负责数据处理和存储。 5. Data Pipeline：负责数据处理和传输。 Blink 的技术栈包括： 1. Apache Flink：Blink 基于 Apache Flink 的开源项目。 2. Flink SQL：Blink 使用 Flink SQL 作为查询语言。 3. Algebraic Optimization：Blink 使用代数优化来优化查询执行计划。 4. Incremental Checkpoint：Blink 使用增量检查点来提高系统的可靠性。 Blink 是一个高性能、低延迟的大数据实时计算引擎，能够满足实时计算的需求，具有广泛的应用前景。