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手机打字,篇幅不长,主要讲一下FFA中关于Flink2.0的未来趋势,直接看重点。

Flink Forward Asia 2024主会场有一场关于Flink2.0的演讲,很精彩,官方也发布了一些关于Flink2.0的展望和要解决的问题。

1.0时代和2.0时代避免不了一些兼容性改动,例如配置文件、状态兼容以及一些常见的API,当然这些问题都不是用户需要考虑的,平台要做好升级。

那么作为普通的开发者应该注意到的未来趋势有哪些?

存算分离

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存算分离是所有数据领域组件都在解决的一个问题,比如Apache Doris、Apache Pulsar等等,Flink同样面临这样的问题,因为在2.0中一个显著的课题就是「存算分离云原生化架构升级」

Flink官方给出了四个要解决的诉求:

计算和存储解绑容器化资源的均匀使用利用海量低价云存储带状态的快速扩缩容

Flink 2.0 中的存算分离归根结底是存储的问题,因此引入了新开发的ForSt DB来解决这个问题。

如果存算分离能够很好的实现,未来Flink任务的迁移和升级将会十分方便和快捷,尤其是带大状态的任务,目前这个痛点相信困扰了很多很多人。

批流一体的解决方案

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Flink2.0引入了全新的流批一体 Materialized Table(物化表)的概念来解决Streaming任务和Batch任务在代码层面的不一致性。

除了帮助用户实现只写一份代码、提高开发运维效率之外,Materialized Table 还提供了更多的成本优化空间。Materialized Table 支持流式持续刷新、批式全量刷新以及增量刷新 3 种模式,通过修改数据新鲜度FRESHNESS的定义来实现代码的批和流运行。

关于这一点,本人还是持谨慎怀疑的态度。

从某种意义上来说,代码层面的统一仅仅是解决批流一体中的「代码兼容性问题」,这是批流一体很小的一部分。

Flink社区对批流一体的关注点在于成本的节省,非常低成本的任务时效切换,但是其实这个点其实是批流一体场景中最不重要的一点。

因为能做到这种切换的业务场景其实并不多,大部分场景无法做到完全的批流一体,不过这仍然是一种进度。

Streaming WareHouse

这个已经是老生常谈的话题了。社区未来会进行Flink和Paimon的深度集成。

但是我还是之前的观点,Paimon并没有给传统的数仓开发模式带来「革命性的进步」,但是的确解决了部分痛点。

Streaming warehouse要解决的是传统的离线/实时数仓中的痛点,而不是为了构建「纯流式的数据仓库」。

Paimon未来作为批流一体存储引擎前途仍然光明。

最后是关于一些AI的话题,这个就不过多介绍了,和大多数读者没关系。

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