Flink 1.16 新版本发布，全新功能上线！Flink Batch、更轻量的 Checkpoint、Table Store 0.2、 Streaming Warehouse 、流批一体等多重关键词汇聚在一起，会碰撞出怎样的火花？敬请期待！
Apache Flink 社区 1.16 新版本发布 Meetup 来啦！
9月24日 | 北京 | 线下
Flink 1.16 + Flink Table Store 0.2 发布
Streaming Warehouse 往前迈了重要的一步！
嘉宾及议题介绍
01《更快更稳更易用 -- Flink 批处理能力演进》
【嘉宾介绍】
贺小令，花名晓令 ，Apache Flink Committer，阿里巴巴高级技术专家。2014 年北京大学硕士毕业后加入阿里巴巴，目前是 Flink SQL 引擎优化方向负责人，长期从事 Flink 的研发工作，致力于提供高性能、低成本，稳定、可靠的计算框架。
朱翥，Apache Flink PMC & Committer，阿里巴巴高级技术专家。来自阿里巴巴计算平台事业部实时计算团队，主要负责 Flink 的调度和容错的研发工作。
【演讲简介】
社区一直在改进 Flink 的批处理能力，其中的一个主要方向是通过运行时信息，自动的优化作业的执行，来使得作业更快、更稳定、更易用。这些改进包括，对多分区表进行动态分区裁剪来提高处理效率，根据数据量自动为作业节点设置合适的节点并行度，通过预测执行来发现和缓解慢节点对作业的影响，自动调整数据传输模式来提高资源利用率和处理性能。本次议题，我们将介绍这些改进及其后续改进计划。
02《Flink 1.16：Hive SQL 如何平迁到 Flink SQL》
【嘉宾介绍】
伍翀，花名云邪，Apache Flink PMC member & Committer，Flink CDC 作者。就职于阿里云开源大数据平台，主要负责 Flink CDC、Flink SQL 相关的研发工作，长期以来一直专注于流处理、批处理领域。
【演讲简介】
流批一体是业界火热的技术方向，Flink 社区也一直引领着这个技术方向，而 Hive 兼容是流批一体中非常重要的一个里程碑。在本次议题中，我们会介绍为了让用户以最低成本地迁移 Hive SQL 作业到 Flink SQL，我们在 Flink 1.16 版本中做的一系列核心改进。我们将 Flink 的 Hive SQL 兼容性从 85% 提升到了 95%，并且引入了 SQLGateway 完全兼容了 HiveServer2 协议，还提升了 Flink Batch 作业稳定性和性能等等。最后我们会通过一个端到端的迁移样例，分享 HiveSQL 作业如何平迁到 FlinkSQL。
03《基于Log的通用增量Checkpoint》
【嘉宾介绍】
俞航翔，Apache Flink Contributer。主要从事 Flink State/Checkpoint 方向的开发和改进
【演讲简介】
FLIP-158 引入的 Changelog State Backend 可以为用户作业提供更稳定快速的 Checkpoint，进一步提供更快速的 Failover 过程，同时为 Transactional sinks 作业提供更小的端到端延迟。本议题将从 Checkpoint 的发展历程出发，介绍 Changelog State Backend 的基本机制、应用场景和未来规划，同时介绍最新版本在 State 上的一些优化工作。
04《基于 Flink CDC + Kafka 加速业务实时化》
【嘉宾介绍】
任庆盛，Apache Flink Committer，2020 年硕士毕业于卡内基梅隆大学，随后加入阿里云计算平台开源大数据团队
【演讲简介】
随着 Flink CDC 开源社区的蓬勃发展，Flink CDC 技术在易用性和稳定性方面不断进步，应用到越来越多的业务解决方案中。本议题将分享 Flink CDC 在开源社区和数据集成领域的最新进展，并从实际业务场景出发，针对 Flink CDC 在实时同步数据库数据时的痛点，介绍并演示如何将 Flink CDC 和 Kafka 结合，通过一站式解决方案，解决 Changelog 实时分析场景的诸多难点，为分析业务提供更实时的数据。
05《Flink Table Store 典型应用场景》
【嘉宾介绍】
李劲松，花名之信，目前是 Apache Flink 的 PMC 成员，Apache Iceberg 和 Apache Beam 的 Committer 成员，就职于阿里云开源大数据，负责 Flink Table Store 存储，长期专注于流批一体计算和存储技术。
【演讲简介】
Flink Table Store 0.2 已经发布，补全了计算的生态，加强和稳定了存储的内核。
本次议题主要分享 Flink Table Store 解决了什么问题，有什么典型的应用场景，并且在这些场景中有什么优势。Flink Table Store 作为流批一体在存储，如何在 Streaming Warehouse 中作为存储帮助业务达到更好的业务延时，帮助流计算扩展更多的场景。
活动详情
时间：9 月 24 日 13:30-18:00
地点：北京朝阳区昆泰酒店
PC 端直播观看：https://developer.aliyun.com/live/250182
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