阿里云助力您在中国加快取得成功
一站式安全合规咨询服务
MLPS 2.0 一站式合规解决方案
依托我们的网络进军中国市场
提升面向互联网应用的性能和安全性
保障您的中国业务安全无忧
通过强大的数据安全框架保护您的数据资产
申请 ICP 备案的流程解读和咨询服务
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
企业内大数据建设、管理和应用的一站式解决方案
将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
快速搭建在线教育平台
提供域名注册、分析和保护服务
即时部署可伸缩的虚拟云服务器
完全托管、本地部署的阿里云基础架构和服务。
阿里云开放给企业应用服务商和其客户的服务管理PaaS平台
助您构建公共云上的专有资源池
富弹性可伸缩的高性能计算服务
易用、安全、高效的云上桌面服务
高效运维、稳定安全和操作流畅的云端虚拟手机
基于GPU的弹性计算服务
可快速搭建应用且易于管理的轻量级云服务器
根据用户的业务需求和策略,自动调整其弹性计算资源的管理服务
云原生 Kubernetes 容器化应用运行环境
以 Kubernetes 为使用界面的容器服务产品,提供符合容器规范的算力资源
安全的镜像托管服务,支持全生命周期管理
多集群环境下微服务应用流量统一管理
提供任意基础设施上容器集群的统一管控,助您轻松管控分布式云场景
高弹性、高可靠的企业级无服务器 Kubernetes 容器产品
敏捷安全的 Serverless 容器运行服务
为虚拟机和容器提供高可靠性、高性能、低时延的块存储服务
一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
可靠、弹性、高性能、多共享的文件存储服务
全托管、可扩展的并行文件系统服务。
全托管的 NoSQL 结构化数据实时存储服务
可抵扣多种存储产品的容量包,兼具灵活性和长期成本优化
让您的应用跨不同可用区资源自动分配访问量
随时绑定和解绑 VPC ECS
云网络公网、跨域流量统一计费
高性价比,可抵扣按流量计费的流量费用
创建云上隔离的网络,在专有环境中运行资源
在 VPC 环境下构建公网流量的出入口
具备网络状态可视化、故障智能诊断能力的自助式网络运维服务。
安全便捷的云上服务专属连接
基于阿里云专有网络的私有 DNS 解析服务
保障在线业务不受大流量 DDoS 攻击影响
系统运维和安全审计管控平台
业务上云的第一个网络安全基础设施
集零信任内网访问、办公数据保护、终端管理等多功能于一体的办公安全管控平台
提供7X24小时安全运维平台
防御常见 Web 攻击,缓解 HTTP 泛洪攻击
实现全站 HTTPS,呈现可信的 WEB 访问
为云上应用提供符合行业标准和密码算法等级的数据加解密、签名验签和数据认证能力
一款发现、分类和保护敏感数据的安全服务
创建、控制和管理您的加密密钥
快速提高应用高可用能力服务
围绕应用和微服务的 PaaS 平台
兼容主流开源微服务生态的一站式平台
多集群环境下微服务应用流量统一管理
企业级全托管实时数据流平台
全托管,开箱即用的Apache Kafka全托管服务
提供物联网移动端和云交互的消息队列
开箱即用的全托管 RabbitMQ 服务
提供基于消息的可靠异步通信机制
应用之间的消息队列和通知
无服务器事件总线服务
Super MySQL 和 PostgreSQL,高度兼容 Oracle 语法
全托管 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB
兼容 Redis® 的缓存和KV数据库
兼容Apache Cassandra、Apache HBase、Elasticsearch、OpenTSDB 等多种开源接口
文档型数据库,支持副本集和分片架构
100%兼容 Apache HBase 并深度扩展,稳定、易用、低成本的NoSQL数据库。
低成本、高可用、可弹性伸缩的在线时序数据库服务
专为搜索和分析而设计,成本效益达到开源的两倍,采用最新的企业级AI搜索和AI助手功能。
一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品
一种快速、完全托管的 TB/PB 级数据仓库
基于 Flink 为大数据行业提供解决方案
基于Qwen和其他热门模型的一站式生成式AI平台,可构建了解您业务的智能应用程
一站式机器学习平台,满足数据挖掘分析需求
高性能向量检索服务,提供低代码API和高成本效益
帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力
提供定制化的高品质机器翻译服务
全面的AI计算平台,满足大模型训练等高性能AI计算的算力和性能需求
具备智能会话能力的会话机器人
基于机器学习的智能图像搜索产品
基于阿里云深度学习技术,为用户提供图像分割、视频分割、文字识别等离线SDK能力,支持Android、iOS不同的适用终端。
语音识别、语音合成服务以及自学习平台
一站式智能搜索业务开发平台
助力金融企业快速搭建超低时延、高质量、稳定的行情数据服务
帮助企业快速测算和分析企业的碳排放和产品碳足迹
企业工作流程自动化,全面提高效率
金融级云原生分布式架构的一站式高可用应用研发、运维平台
eKYC 数字远程在线解决方案
可智能检测、大数据驱动的综合性反洗钱 (AML) 解决方案
阿里云APM类监控产品
实时云监控服务,确保应用及服务器平稳运行
为系统运维人员管理云基础架构提供全方位服务的云上自动化运维平台
面向您的云资源的风险检测服务
提升分布式环境下的诊断效率
日志类数据一站式服务,无需开发就能部署
ECS 预留实例
让弹性计算产品的成本和灵活性达到最佳平衡的付费方式。云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势自带IP上云
自带公网 IP 地址上云全球网络互联
端到端的软件定义网络解决方案,可推动跨国企业的业务发展全球应用加速
提升面向互联网应用的性能和安全性全球互联网接入
将IDC网关迁移到云端云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势金融科技云数据库解决方案
利用专为金融科技而设的云原生数据库解决方案游戏行业云数据库解决方案
提供多种成熟架构,解决所有数据问题Oracle 数据库迁移
将 Oracle 数据库顺利迁移到云原生数据库数据库迁移
加速迁移您的数据到阿里云阿里云上的数据湖
实时存储、管理和分析各种规模和类型的数据数码信贷
利用大数据和 AI 降低信贷和黑灰产风险面向企业数据技术的大数据咨询服务
帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来人工智能对话服务
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人EasyDispatch 现场服务管理
为现场服务调度提供实时AI决策支持在线教育
快速搭建在线教育平台窄带高清 (HD) 转码
带宽成本降低高达 30%广电级大型赛事直播
为全球观众实时直播大型赛事,视频播放流畅不卡顿直播电商
快速轻松地搭建一站式直播购物平台用于供应链规划的Alibaba Dchain
构建和管理敏捷、智能且经济高效的供应链云胸牌
针对赛事运营的创新型凭证数字服务数字门店中的云 POS 解决方案
将所有操作整合到一个云 POS 系统中元宇宙
元宇宙是下一代互联网人工智能 (AI) 加速
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势数据迁移解决方案
加速迁移您的数据到阿里云企业 IT 治理
在阿里云上构建高效可控的云环境基于日志管理的AIOps
登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境备份与存档
数据备份、数据存档和灾难恢复用阿里云金融服务加快创新
在云端开展业务,提升客户满意度
为全球资本市场提供安全、准确和数字化的客户体验
利用专为金融科技而设的云原生数据库解决方案
利用大数据和 AI 降低信贷和黑灰产风险
建立快速、安全的全球外汇交易平台
新零售时代下,实现传统零售业转型
利用云服务处理流量波动问题,扩展业务运营、降低成本
快速轻松地搭建一站式直播购物平台
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
以数字化媒体旅程为当今的媒体市场准备就绪您的内容
带宽成本降低高达 30%
快速轻松地搭建一站式直播购物平台
为全球观众实时直播大型赛事,视频播放流畅不卡顿
使用阿里云弹性高性能计算 E-HPC 将本地渲染农场连接到云端
构建发现服务,帮助客户找到最合适的内容
保护您的媒体存档安全
通过统一的数据驱动平台提供一致的全生命周期客户服务
在钉钉上打造一个多功能的电信和数字生活平台
在线存储、共享和管理照片与文件
提供全渠道的无缝客户体验
面向中小型企业,为独立软件供应商提供可靠的IT服务
打造最快途径,助力您的新云业务扬帆起航
先进的SD-WAN平台,可实现WAN连接、实时优化并降低WAN成本
通过自动化和流程标准化实现快速事件响应
针对关键网络安全威胁提供集中可见性并进行智能安全分析
提供大容量、可靠且高度安全的企业文件传输
用智能技术数字化体育赛事
基于人工智能的低成本体育广播服务
专业的广播转码及信号分配管理服务
基于云的音视频内容引入、编辑和分发服务
在虚拟场馆中模拟关键运营任务
针对赛事运营的创新型凭证数字服务
智能和交互式赛事指南
轻松管理云端背包单元的绑定直播流
通过数据加强您的营销工作
元宇宙是下一代互联网
加速迁移您的数据到阿里云
在阿里云上建立一个安全且易扩容的环境,助力高效率且高成本效益的上云旅程
迁移到完全托管的云数据库
将 Oracle 数据库顺利迁移到云原生数据库
自带公网 IP 地址上云
利用阿里云强大的安全工具集,保障业务安全、应用程序安全、数据安全、基础设施安全和帐户安全
保护、备份和还原您的云端数据资产
MLPS 2.0 一站式合规解决方案
快速高效地将您的业务扩展到中国,同时遵守适用的当地法规
实现对 CloudOps、DevOps、SecOps、AIOps 和 FinOps 的高效、安全和透明的管理
构建您的原生云环境并高效管理集群
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势
实施细粒度安全控制
提供运维效率和总体系统安全性
实时分析您的云消耗并实现节约
利用生成式 AI 加速创新,创造新的业务佳绩
阿里云高性能开源大模型
探索阿里云人工智能和数据智能的所有功能、新优惠和最新产品
该体验中心提供广泛的用例和产品帮助文档,助您开始使用阿里云 AI 产品和浏览您的业务数据。
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速
元宇宙是下一代互联网
构建发现服务,帮助客户找到最合适的内容
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
实时存储、管理和分析各种规模和类型的数据
登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境
帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来
帮助零售商快速规划数字化之旅
将全球知名的 CRM 平台引入中国
在线存储、共享和管理照片与文件
构建、部署和管理高可用、高可靠、高弹性的应用程序
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势
将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
企业内大数据建设、管理和应用的一站式解决方案
帮助企业简化 IT 架构、实现商业价值、加速数字化转型的步伐
快速高效地将您的业务扩展到中国,同时遵守适用的当地法规
快速搜集、处理、分析联网设备产生的数据
0.0.201
本文为您介绍实时计算Blink产品的相关动态。
公有云实时计算Blink产品进入产品收敛期,Flink产品详情请参见产品形态。实时计算Blink文档详情请单击阿里云Blink独享模式(公共云已停止新购)下载后进行查看。
为了提供更全面的服务体系,聚焦满足客户需求,提供更清晰简化的使用体验,2022年11月15日起暂停实时计算Blink独享模式新用户购买和已经购买客户的扩容订单,续费订单时长不超过4个月,保留阿里云的产品支持。Blink独享集群的产品生命周期策略和EOS时间详情请参见生命周期策略和产品形态。
实时计算产品已推出更全面的全托管Flink产品,在不增加您成本的基础上,支持您使用UDF或JAR等多种开发方式,告别单一SQL的模式,为您提供更好更全面的实时能力。
非常感谢您对阿里云实时计算产品的支持。
为了提供更全面的服务体系,聚焦满足客户需求,提供更清晰简化的使用体验,2022年8月15日起暂停实时计算Blink共享模式新用户购买和已经购买客户的扩容订单,续费订单时长不超过4个月,保留阿里云的产品支持。Blink共享集群的产品生命周期策略和EOS时间详情请参见生命周期策略和产品形态。
实时计算产品已推出更全面的全托管Flink产品,在不增加您成本的基础上,支持您使用UDF或JAR等多种开发方式,告别单一SQL的模式,为您提供更好更全面的实时能力。
非常感谢您对阿里云实时计算产品的支持。
实时计算Flink版独享模式已于2021年4月28日暂停新购,目前仅支持原有项目的扩缩容和续费操作。如果您有新购需求,推荐使用实时计算Flink全托管。
升级公告
因消息队列RocketMQ接入点地域化变更(详情请参见关于TCP内网接入点设置的公告),如果您已使用了Blink 3.7.10以下版本的RocketMQ Connector,则您需要将您的实时计算作业升级至Blink 3.7.10及以上版本,并将作业中EndPoint参数取值更改为新的RocketMQ接入点,EndPoint参数详情请参见:
Blink RocketMQ源表文档:详情请参见Blink PDF文档中的5.6.2.6章节。
Blink RocketMQ结果表文档:详情请参见Blink PDF文档中的5.6.3.7章节。
注意事项
旧的RocketMQ接入点在2021年11月后完全不可用,且使用旧的RocketMQ接入点的作业可能存在稳定性风险,因此请您尽快安排作业升级,务必在2021年11月之前完成升级工作。
RocketMQ产品承诺:2021年11月前不会下线旧的RocketMQ接入点,但旧的RocketMQ接入点无法保证作业稳定性。
本次升级会导致作业的State无法兼容,请结合业务情况合理安排升级时间,尽量减少对业务的影响。
2021年11月1日以后,实时计算Flink版产品侧不再对使用了旧的RocketMQ接入点的作业进行维护和支持。
2020年8月10日21:00-2020年8月11日02:00,对杭州独享模式管控平台进行升级,升级期间现有运行作业不受影响,但集群创建和扩缩容功能不可用,请知悉。
2020年4月28日21:00-2020年4月29日02:00,对上海独享模式管控平台进行升级,升级期间现有运行作业不受影响,但集群扩缩容功能不可用,请知悉。
2020年4月20日-2020年4月22日,对上海和深圳共享集群的存储服务进行版本升级,旨在为您提供更加稳定的实时计算Flink版服务。正常情况下,此次升级不会对用户的业务造成影响;特殊情况下,Blink3.2和Blink3.3版本的作业会Failover一次后恢复正常。
开发页面右侧,新增资源配置页签。原控制台基本属性页签下的资源配置跳转链接已下线。
运行信息
新增Vertex相关信息查询功能,详情请参见Blink PDF文档中的6.5.2章节。
数据曲线
新增AutoScaling相关曲线,详情请参见Blink PDF文档中的6.5.3章节。
Timeline
新增Timeline功能,详情请参见Blink PDF文档中的6.5.4章节。
属性参数
新增AutoScale迭代的历史详情查询功能,详情请参见Blink PDF文档中的6.5.10章节。
Blink-2.2.7
是Blink-2.x
系列中最新稳定版本,在Blink-1.x版本(最新稳定版本为Blink-1.6.4
)进行了全面的升级,采用了自主研发的新一代存储Niagara作为Statebackend的底层存储,优化了SQL的性能,增加了一系列新功能:
主要特性
SQL
新增Window Emit机制,可以控制Window结果的输出策略,例如:1小时窗口,每1分钟输出一次。
双流Join支持miniBatch,针对不同场景优化了Retraction处理和State存储结构,提高了性能。
AGG支持Filter语法,可以只聚合满足条件的行。
对Local-global AGG进行优化。
重构了SQL的Optimize阶段,解决了SQL编译时间过长的问题。
SortedMapView中KEY支持多种数据类型:BOOLEAN、BYTE、SHORT、INT、LONG、FLOAT、DOUBLE、BIGDECIMAL、BIGINT、BYTE[]和STRING。
优化了MIN、MAX、FIRST和LAST函数Retraction场景的性能。
新增多种标量函数,例如时区相关的解析TO_TIMESTAMP_TZ、格式化DATE_FORMAT_TZ和转换函数CONVERT_TZ。
对SQL和Connector模块的错误信息进行了归类,并对每种类型设计了相应的ERROR_CODE。
Connector
支持用户自定义的TableFactory注册源表和结果表的Connector。
支持用户通过UDTF方式直接解析数据源类型。
支持读取和写入Kafka。
支持写入到Elasticsearch。
Runtime
通过Blink Session机制,统一了用户提交Job、获取执行结果等行为。
开放了调度插件机制,允许计算模型根据需求自定义调度逻辑。
在有限流的情况下,通过避免不必要的全图重启,提高了JobManager和Task FailOver的处理效率。
StateBackend
使用NiagaraStateBackend替换RocksDBStateBackend,具备更好的读写性能。
(Experimental) NiagaraStateBackend
支持计算存储分离,支持Failover过程中State秒级恢复。
与Blink1.6.4
不兼容的语法
功能项 | 影响 | 解决办法 |
功能项 | 影响 | 解决办法 |
TableFunction接口修改 | 所有使用自定义TableFunction的用户。 | 更新代码,实现新的getResultType接口。 |
ScalarFunction接口修改 | 所有使用自定义ScalarFunction的用户。 | 实现新的getResultType接口。 |
AggregateFunction接口修改 | 所有使用自定义AggregateFunction的用户。 | 实现新的getAccumulatorType和getResultType接口。例如,accumulator类型为
|
MapView构造函数修改 | MapView构造函数形参类型由之前的TypeInformation变更为DataType。所以在自定义UDAF中声明了MapView的Job都会受影响。 | 更新代码,按DataType去构造MapView。例如 |
当参数是LONG或INT时,除法和AVG返回类型改为DOUBLE | 以前的除法和AVG函数返回的是入参的字段类型,现在是DOUBLE,会导致类型不匹配的错误。例如:除法和AVG的结果直接写入结果表,可能会报结果表与Query字段类型不匹配的错误。 | 在除法和AVG的结果上强制加上CAST。 |
在比较BigDecimal 和Decimal数据类型的数据时,会考虑精度 | 用到Decimal的Job,可能会报BigDecimal类型不匹配的错误。 | 用到Decimal类型的Job,全局替换成带精度的声明方式, |
NULL与字符串的比较语义 |
| 所有NULL与字符串比较的地方,例如: |
如何升级到Blink-2.x
使用Blink-1.x
版本的Job升级到Blink-2.x
,需要进行数据回溯升级,数据回溯是指用户根据业务需要,在启动Job的时候,指定启动位点,具体操作如下:
停止待升级Job(清除State)。
开发界面单击右下角的Flink版本下拉箭头,修改Job的Blink版本为Blink-2.2.7
,上线Job。
启动修改后的Job并指定启动位点。
如果步骤3执行不成功,需要人工介入查明原因后,进行如下操作:
快速修复SQL,重复步骤1、2、3。
如果无法修复SQL,回退到原有Blink版本。
如果无法生成Json Plan,可以尝试设置如下参数:
blink.job.option.jmMemMB=4096
blink.job.submit.timeoutInSeconds=600
Blink-2.0.1
的UDX第三方插件安装包详情,请参见Blink PDF文档中的5.11.1章节。类似如下的异常,是因为UDX包的版本太低或者包冲突导致的。
code:[30016], brief info:[get app plan failed], context info:[detail:[java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/table/functions/aggfunctions/DoubleSumWithRetractAggFunction
at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)
at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:788)
at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142)
at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:467)
at java.net.URLClassLoader.access$100(URLClassLoader.java:73)