实时计算 Flink

Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布！经过4个月的开发，此版本强化了对高频表结构变更的支持，新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器，可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交，优化了 MySQL、MongoDB 等连接器，并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈！

本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分：背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon，解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题，显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时，文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用，并介绍了其核心技术优化与未来规划。

在数字化转型中，企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00，阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案，帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景，具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师，参与还有机会领取定制好礼！扫描海报二维码或点击链接预约直播：[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)

本文分享了网易游戏在Flink实时计算领域的资源管理与架构演进经验，从Yarn到K8s云原生，再到混合云的实践历程。文章详细解析了各阶段的技术挑战与解决方案，包括资源隔离、弹性伸缩、自动扩缩容及服务混部等关键能力的实现。通过混合云架构，网易游戏显著提升了资源利用率，降低了30%机器成本，小作业计算成本下降40%，并为未来性能优化、流批一体及智能运维奠定了基础。

本文分享了中国联通技术专家李晓昱在Flink Forward Asia 2024上的演讲，介绍如何借助Flink+Paimon湖仓一体架构解决传统数仓处理百亿级数据的瓶颈。内容涵盖网络资源中心概况、现有挑战、新架构设计及实施效果。新方案实现了数据一致性100%，同步延迟从3小时降至3分钟，存储成本降低50%，为通信行业提供了高效的数据管理范例。未来将深化流式数仓与智能运维融合，推动数字化升级。

本文基于抖音集团电商数据工程师姚遥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕电商流量数据处理展开。内容涵盖业务挑战、电商流量建模架构、流批一体实践、大流量任务调优及总结展望五个部分。通过数据建模与优化，实现效率、质量、成本和稳定性全面提升，数据质量达99%以上，任务性能提升70%。未来将聚焦自动化、低代码化与成本优化，探索更高效的流批一体化方案。

本文整理自中国电信集团大数据架构师李新虎老师在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕星海时空智能系统展开，涵盖四个核心部分：时空数据现状、实时场景多引擎化、典型应用及未来展望。系统日处理8000亿条数据，具备亚米级定位能力，通过Flink多引擎架构解决数据膨胀与响应时效等问题，优化资源利用并提升计算效率。应用场景包括运动状态识别、个体行为分析和群智感知，未来将推进湖仓一体改造与三维时空服务体系建设，助力数字化转型与智慧城市建设。

本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程，解决复杂业务场景下的数据分析挑战，如多维OLAP分析、大屏监控等。同时，文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案，优化存储成本并提升查询效率，以及存算分离的应用实践。最后，对未来数据服务的发展方向进行了展望，计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设，进一步提升数据分析能力。

中原银行实时数据开发平台负责人杜威科在Flink Forward Asia 2024分享了银行业实时数据处理的经验。内容涵盖需求分析、解决方案、场景案例与现状展望。银行业需构建全链路、全场景的企业级实时数据平台，解决动账场景下的复杂计算需求。通过Flink+Paimon方案，实现高效更新、低成本存储与便捷查询。案例包括账户表实时更新入湖、交易协同优化、实时图应用、海量数据存储及业务人员易用性建设。未来目标是实现上千张表实时入湖，缩短延迟并探索AI结合的新场景。

本文由货拉拉国际化技术部资深数据仓库工程师林海亮撰写，围绕Flink在实时数仓中的应用展开。文章首先介绍了Lalamove业务背景，随后分析了Flink在实时看板、数据服务API、数据监控及数据分析中的应用与挑战，如多数据中心、时区差异、上游改造频繁及高成本问题。接着阐述了实时数仓架构从无分层到引入Paimon湖仓的演进过程，解决了数据延迟、兼容性及资源消耗等问题。最后展望未来，提出基于Fluss+Paimon优化架构的方向，进一步提升性能与降低成本。

Flink Forward Asia 2025 将于7月3日在新加坡盛大召开！作为Apache Flink社区顶级会议，大会聚焦实时AI、实时湖仓、实时分析等前沿方向，汇聚全球顶尖技术实践。即日起开放议题征集，诚邀开发者与数据专家分享创新经验。席位有限，立即行动！扫码或访问官网报名参与这场年度技术盛宴，共话实时计算未来。

本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进，从传统数据集成方案的痛点出发，探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分：起源、探索、未来。在起源部分，分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题，引出 Flink CDC 的优势；探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力，深入讲解了 YAML 作业的细节，如模式演变、数据转换等；未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向，包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。

本文由阿里云智能Flink团队郭伟杰与哔哩哔哩蒋晓峰在Flink Forward Asia 2024上的分享整理而成，聚焦Flink Shuffle技术的演进与未来规划。内容涵盖低延迟的Pipelined Shuffle、高吞吐的Blocking Shuffle、流批一体的Hybrid Shuffle三大模式及其应用场景，并探讨了Flink与Apache Celeborn的整合、性能优化及长期发展路线图。通过Hybrid Shuffle等创新技术，Flink实现了资源调度灵活性与高性能的平衡，为流批一体化计算提供了强大支持。未来，社区将进一步优化Shuffle机制，提升系统智能化与易用性。

本文整理自阿里集团高级开发工程师孙夏在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦Flink自适应逻辑执行计划与Join算子优化。内容涵盖自适应批处理调度器、动态逻辑执行计划、自适应Broadcast Hash Join及Join倾斜优化等技术细节，并展望未来改进方向，如支持更多场景和智能优化策略。文章还介绍了Flink UI调整及性能优化措施，为批处理任务提供更高效、灵活的解决方案。

本文整理自SelectDB技术副总裁陈明雨在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦Apache Doris与湖仓一体解决方案。内容涵盖三部分：一是介绍Apache Doris，一款高性能实时分析数据库，支持多场景应用；二是基于Doris、Flink和Paimon的湖仓解决方案，解决批流融合与数据一致性挑战；三是Doris社区生态及云原生发展，包括存算分离架构与600多位贡献者的活跃社区。文章深入探讨了Doris在性能、易用性及场景支持上的优势，并展示了其在多维分析、日志分析和湖仓分析中的实际应用案例。

Apache Flink 2.0.0 正式发布！这是自 Flink 1.0 发布九年以来的首次重大更新，凝聚了社区两年的努力。此版本引入分离式状态管理、物化表、流批统一等创新功能，优化云原生环境下的资源利用与性能表现，并强化了对人工智能工作流的支持。同时，Flink 2.0 对 API 和配置进行了全面清理，移除了过时组件，为未来的发展奠定了坚实基础。感谢 165 位贡献者的辛勤付出，共同推动实时计算进入新纪元！

本文分享了硕橙科技大数据工程师程兴源在Flink Forward Asia 2024上的演讲内容，围绕工业互联网场景下的Flink应用展开。主要内容包括：为何选择Flink、算法工作流设计、性能优化实践、上下游链路协作思考及未来展望。团队通过Flink处理工业设备数据（如温度、振动等），实现故障预测与分析。文章详细探讨了性能优化路径（如批处理、并行度提升）、KeyBy均衡化、内存管理等技术细节，并介绍了数据补全方法和告警规则的设计。最后，对未来基于Flink的编码强化、CEP模式改进及工业数据归因目标进行了展望。

本文总结了阿里妈妈数据技术专家陈亮在Flink Forward Asia 2024大会上的分享，围绕广告业务背景、架构设计及湖仓方案演进展开。内容涵盖广告生态运作、实时数仓挑战与优化，以及基于Paimon的湖仓方案优势。通过分层设计与技术优化，实现业务交付周期缩短30%以上，资源开销降低40%，并大幅提升系统稳定性和运营效率。文章还介绍了阿里云实时计算Flink版的免费试用活动，助力企业探索实时计算与湖仓一体化解决方案。

Fluss社区宣布0.6.0版本正式发布，历经3个多月开发，45位贡献者完成200+代码提交。新版本亮点包括：列压缩技术降低6倍存储空间、MergeEngine支持灵活主键合并策略、Prefix Lookup实现Delta Join功能。这些特性增强了Fluss的功能和性能，标志着其在构建下一代分析型流存储系统上的重要进展。

本文整理自vivo互联网大数据专家徐昱在Flink Forward Asia 2024的分享，基于实际案例探讨了构建现代化数据湖仓的关键决策和技术实践。内容涵盖组件选型、架构设计、离线加速、流批链路统一、消息组件替代、样本拼接、查询提速、元数据监控、数据迁移及未来展望等方面。通过这些探索，展示了如何优化性能、降低成本并提升数据处理效率，为相关领域提供了宝贵的经验和参考。

本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在Flink Forward Asia 2024数据集成（二）专场的分享，主要内容包括：1. Hologres介绍：实时数据仓库，支持毫秒级写入和高QPS查询；2. 写入优化：通过改进缓冲队列、连接池和COPY模式提高吞吐量和降低延迟；3. 消费优化：优化离线场景和分区表的消费逻辑，提升性能和资源利用率；4. 未来展望：进一步简化用户操作，支持更多DDL操作及全增量消费。Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，提供多项新功能并降低使用成本。

本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业，涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE，所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境（包括MySQL、Kafka和Zookeeper），然后通过配置YAML文件提交任务，实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能，并提供详细的命令和示例。最后，包含环境清理步骤以确保资源释放。

本文整理自Flink Forward Asia 2024流式湖仓专场分享，由计算平台软件研发工程师钟宇江主讲。内容涵盖三部分：1）背景介绍，分析当前实时湖仓架构（如Flink + Talos + Iceberg）的痛点，包括高成本、复杂性和存储冗余；2）基于Paimon构建近实时数据湖仓，介绍其LSM存储结构及应用场景，如Partial-Update和Streaming Upsert，显著降低计算和存储成本，简化架构；3）未来展望，探讨Paimon在流计算中的进一步应用及自动化维护服务的建设。

本文整理自阿里云智能集团苏轩楠老师在Flink Forward Asia 2024论坛的分享，涵盖流式湖仓架构的背景介绍、技术演进和未来发展规划。背景部分介绍了ODS、DWD、DWS三层数据架构及关键组件Flink与Paimon的作用；技术演进讨论了全量与增量数据处理优化、宽表构建及Compaction操作的改进；发展规划则展望了Range Partition、Materialized Table等新功能的应用前景。通过这些优化，系统不仅简化了复杂度，还提升了实时与离线处理的灵活性和效率。

本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要涵盖四个方面：鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖，解决了Hudi入湖的痛点，并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外，还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向，包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。

本文整理自阿里云智能集团 Apache Flink Committer 刘大龙老师在2024FFA流批一体论坛的分享，涵盖三部分内容：数据工程师用户故事、Materialized Table 构建流批一体 ETL 及 Demo。文章通过案例分析传统 Lambda 架构的挑战，介绍了 Materialized Table 如何简化流批处理，提供统一 API 和声明式 ETL，实现高效的数据处理和维护。最后展示了基于 Flink 和 Paimon 的实际演示，帮助用户更好地理解和应用这一技术。

本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享，涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进，以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变，详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案，并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后，结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用，帮助用户根据业务需求选择合适的方案。

本文整理自阿里云智能集团 Flink PMC Member & Committer 徐榜江（雪尽）在 FFA 2024 分论坛的分享，涵盖四大主题：Flink CDC、YAML API、Transform + AI 和 Community。文章详细介绍了 Flink CDC 的发展历程及其优势，特别是 YAML API 的设计与实现，以及如何通过 Transform 和 AI 模型集成提升数据处理能力。最后，分享了社区动态和未来规划，欢迎更多开发者加入开源社区，共同推动 Flink CDC 的发展。