实时计算 Flink版

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Delta Join:为超大规模流处理实现计算与历史数据解耦
Delta Join(FLIP-486)是Flink流式Join的范式革新,通过将历史数据存储与计算解耦,实现按需查询外部存储(如Fluss、Paimon),避免状态无限增长。它解决了传统Join在高基数场景下的状态爆炸问题,显著降低资源消耗:状态减少50TB,成本降10倍,Checkpoint从小时级缩短至秒级,恢复速度提升87%。兼容标准SQL,自动优化转换,适用于海量数据实时关联场景,推动流处理迈向高效、稳定、可扩展的新阶段。
打造可编程可集成的实时计算平台:阿里云实时计算 Flink被集成能力深度解析
本文由阿里云Flink团队李昊哲主讲,系统介绍Flink四层开放架构:通过OpenAPI、Git集成、多语言SDK等能力,实现控制面、数据面、开发面与运维面的全面开放。助力企业构建可编程、可嵌入、可治理的实时计算平台,推动数据开发工程化升级。
流、表与“二元性”的幻象
本文探讨流与表的“二元性”本质,指出实现该特性需具备主键、变更日志语义和物化能力。强调Kafka与Iceberg因缺乏更新语义和主键支持,无法真正实现二元性,唯有统一系统如Flink、Paimon或Fluss才能无缝融合流与表。
Flink 智能调优:从人工运维到自动化的实践之路
本文由阿里云Flink产品专家黄睿撰写,基于平台实践经验,深入解析流计算作业资源调优难题。针对人工调优效率低、业务波动影响大等挑战,介绍Flink自动调优架构设计,涵盖监控、定时、智能三种模式,并融合混合计费实现成本优化。展望未来AI化方向,推动运维智能化升级。
云栖实录|驰骋在数据洪流上:Flink+Hologres驱动零跑科技实时计算的应用与实践
零跑科技基于Flink构建一体化实时计算平台,应对智能网联汽车海量数据挑战。从车机信号实时分析到故障诊断,实现分钟级向秒级跃迁,提升性能3-5倍,降低存储成本。通过Flink+Hologres+MaxCompute技术栈,打造高效、稳定、可扩展的实时数仓,支撑100万台量产车背后的数据驱动决策,并迈向流批一体与AI融合的未来架构。
理想汽车基于 Hologres + Flink 构建万亿级车联网信号实时分析平台
理想汽车携手阿里云Hologres+Flink,打造万亿级车联网实时分析平台。面对百万余辆智能车、每秒百万级信号上报的挑战,通过存算分离、冷热分层、流批一体等创新,实现写入性能提升200%、查询QPS超万、成本降低40%,支撑数字孪生、智能诊断等高实时业务,构建高可用、弹性伸缩、低成本的下一代数据底座。
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