Blink是阿里云在 Apache Flink 基础上深度改进的实时计算平台，Blink旨在将流处理和批处理统一，实现了全新的 Flink SQL 技术栈，在功能上，Blink支持现在标准 SQL 几乎所有的语法和语义，在性能上，Blink也比社区Flink更加强大。自 2019 年 1 月起，阿里巴巴逐步将内部维护的 Blink 回馈给 Flink 开源社区，Flink 1.9.0 是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次发版，Flink 1.10 版本可以看作一个比较重要的里程碑式版本，至此，Blink 全部功能都已经进入 Flink，包括 Blink 中比较关键的设计和通用的优化。
为了实现流批处理一体化，Blink采用的将流处理视为批处理的一种特殊形式。因此在内部维持了若干张张流表。通过缓存时间进行约束，限定在一个时间段内的数据组成的表，从而将实时流转为微批处理。理论上只要把时间窗口开的足够大，Flink的流表可以存下上百日的数据，从而保证微批处理的“微”足够大可以替换掉离线处理数据。但这样做存在几个问题：
- Flink的流表是放在内存中，不做持久化处理的。一旦任务发生异常，内存数据丢失，Flink是需要回溯上游消息流，从而转为Kappa的结构。
- 数据窗口开的越大，内存成本越高。受限于成本，对大量数据处理仍然有可支持的物理空间上限。
- 下游接收的通常都是处理结果，对于内存中的流表数据是无法直接访问的。这样无形中增加了开发成本。
Lambda plus 是基于 Tablestore 和 Blink 打造的云上存在可以复用、简化的大数据架构。
- 表格存储（Tablestore）：是阿里云自研的 NoSQL 多模型数据库，提供PB级结构化数据存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力，表格存储提供了通道服务（TunnelService）支持用户以按序、流式地方式消费写入表格存储的存量数据和实时数据，同时表格存储还提供了多元索引功能，支持用户对结果视图进行实时查询和分析。
Lambda plus大数据架构
Lambda batch层：
- Tablestore 直接作为 master dataset，支持用户直读，配合 Tablestore 多元索引，用户的线上服务直读、ad-hoc 查询 master dataset 并将结果返回给用户；
- blink 批处理任务向 Tablestore 下推SQL的查询条件，直读 Tablestore master dataset，计算 batch view，并将 batch view 重新写回 Tablestore；
Streaming层:
- blink 流处理任务通过表格存储 TunnelService API 直读 master dataset 中的实时数据，持续产生 stream view；
- Kappa 架构的 backfill 任务，可以通过建立全量类型数据通道，流式消费 master dataset 的存量数据，从新计算；
Serving层：
- 为存储 batch view 和 stream view 的 Tablestore 结果表建立全局二级索引和多元索引，业务可以低延迟、ad-hoc方式查询；
Lambda plus的数据链路
问题：Query 时 Batch view 与 Real-time View 的溶合问题？
原Lambda架构在数据写入、存储、对接计算组件以及展示层面临的挑战
- 写入层上，Lambda 没有对数据写入进行抽象，而是将双写流批系统的一致性问题反推给了写入数据的上层应用；
- 存储上，以HDFS为代表的 master dataset 不支持数据更新，持续更新的数据源只能以定期拷贝全量snapshot到HDFS的方式保持数据更新，数据延迟和成本比较大；
- 计算逻辑需要分别在流批框架中实现和运行，而在类似Storm的流计算框架和Hadoop MR的批处理框架做job开发、调试、问题调查都是比较复杂的；
- 结果视图需要支持低延迟的查询分析，通常还需要将数据派生到列存分析系统，并保证成本可控；
针对上述原Lambda架构上述的技术问题，Lambda plus的解决思路：
- 针对数据写入的问题，Lambda plus 数据只需要写入表格存储，Blink 流计算框架通过通道服务API直读表格存储的实时数据，不需要用户双写队列或者自己实现数据同步；
- 存储上，Lambda plus 直接使用表格存储作为 master dataset，表格存储支持用户tp系统低延迟读写更新，同时也提供了索引功能 ad-hoc 查询分析，数据利用率高，容量型表格存储实例也可以保证数据存储成本可控；
- 计算上，Lambda plus 利用 blink 流批一体计算引擎，统一流批代码；
- 展示层，表格存储提供了多元索引和全局二级索引功能，用户可以根据解决视图的查询需求和存储体量，合理选择索引方式；
总结，表格存储实现了batch view、master dataset 直接查询、stream view 的功能全集，Blink实现流批统一，Tablestore 加 blink 的 Lambda plus 模式可以明显简化 Lambda 架构的组件数量，降低搭建和运维难度，拓展用户数据价值。
Lambda plus的适用场景
基于 Tablestore 和 Blink 的 Lambda plus 架构，适用于基于分布式NoSQL数据库存储数据的大数据分析场景，如IOT、时序数据、爬虫数据、用户行为日志数据存储等，数据量以TB级为主。典型的业务场景如：大数据舆情分析系统
示例图解二：
参考资料
