ApacheFlink在诞生之初就确立了使用同一个引擎支持多种计算形态的目标，包括流计算，批处理和机器学习等等。阿里巴巴在选择Flink作为新一代大数据引擎时也坚定不移的在贯彻这一目标。在我们的内部版本Blink中，我们使用了SQL作为流批一体的统一入口，并且在流计算和批处理上都做了大量的优化。流批一体也开始真正的发挥出了价值，在我们的搜索离线数据处理和机器学习平台上均获得了较好的效果。本演讲将分享Blink针对流批一体化的场景做了哪些优化，在支持实际业务上碰到了哪些问题，我们又是怎么解决的。