随着近些年大数据技术的不断发展和成熟，无论是传统企业还是互联网公司都已经不再仅仅满足于批处理，对流处理的场景和需求也越来越强烈。于是业界也一直在探索统一流处理和批处理的引擎和 API，比如近几年火爆的 Spark，Beam，还有 Flink。阿里巴巴自 2015 年就开始改进 Flink，并创建了内部分支 Blink，目前服务了阿里集团内部搜索、推荐、广告和蚂蚁等大量核心实时业务。Blink SQL 和 Table API （java／scala 版的类 SQL API）是一套基于 Blink 引擎打造的可以同时支持流处理和批处理的统一的 API。在本次演讲中，我们会介绍当前 Blink SQL 丰富的功能，底层实现的原理，并且讲解流与表是如何相互转换的。另外我们一直在与 Flink 母公司 DataArtiscans 紧密合作，共同推进 Flink 社区的发展。我们已经将大部分 Blink 和 Blink SQL 的改进贡献回 Flink 社区。本次分享会主要介绍我们对 Flink SQL 的各项贡献和改进，并向大家分享 Blink SQL 在阿里内部的大规模应用场景。