Apache Flink 规格 apache flink中文文档

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mob64ca13f30cc8 2024-07-31 17:44:29

文章标签 Apache Flink 规格 apache flink 大数据 SQL 文章分类 架构后端开发

写入动态分区

INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 select_statement1 FROM from_statement;

对分区表的全面支持，使得用户在读取数据时能够受益于分区剪枝，减少了需要扫描的数据量，从而大幅提升了这些操作的性能。

■ 其他优化

除了分区剪枝，Flink 1.10 的 Hive 集成还引入了许多数据读取[19]方面的优化，例如：

**投影下推：**Flink 采用了投影下推技术，通过在扫描表时忽略不必要的域，最小化 Flink 和 Hive 表之间的数据传输量。这一优化在表的列数较多时尤为有效。
**LIMIT 下推：**对于包含 LIMIT 语句的查询，Flink 在所有可能的地方限制返回的数据条数，以降低通过网络传输的数据量。
读取数据时的 ORC 向量化： 为了提高读取 ORC 文件的性能，对于 Hive 2.0.0 及以上版本以及非复合数据类型的列，Flink 现在默认使用原生的 ORC 向量化读取器。

■ 将可插拔模块作为 Flink 内置对象（Beta）

Flink 1.10 在 Flink table 核心引入了通用的可插拔模块机制，目前主要应用于系统内置函数（FLIP-68 [20]）。通过模块，用户可以扩展 Flink 的系统对象，例如像使用 Flink 系统函数一样使用 Hive 内置函数。新版本中包含一个预先实现好的 HiveModule，能够支持多个 Hive 版本，当然用户也可以选择编写自己的可插拔模块 [21]。

其他 Table API/SQL 优化

■ SQL DDL 中的 watermark 和计算列

Flink 1.10 在 SQL DDL 中增加了针对流处理定义时间属性及产生 watermark 的语法扩展（FLIP-66 [22]）。这使得用户可以在用 DDL 语句创建的表上进行基于时间的操作（例如窗口）以及定义 watermark 策略[23]。

CREATE TABLE table_name (

WATERMARK FOR columnName AS <watermark_strategy_expression>

) WITH (…)

■ 其他 SQL DDL 扩展

Flink 现在严格区分临时/持久、系统/目录函数（FLIP-57 [24]）。这不仅消除了函数引用中的歧义，还带来了确定的函数解析顺序（例如，当存在命名冲突时，比起目录函数、持久函数 Flink 会优先使用系统函数、临时函数）。

在 FLIP-57 的基础上，我们扩展了 SQL DDL 的语法，支持创建目录函数、临时函数以及临时系统函数（FLIP-79 [25]）：

CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM] FUNCTION

[IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]function_name

AS identifier [LANGUAGE JAVA|SCALA]

关于目前完整的 Flink SQL DDL 支持，请参考最新的文档[26]。

**注：**为了今后正确地处理和保证元对象（表、视图、函数）上的行为一致性，Flink 废弃了 Table API 中的部分对象申明方法，以使留下的方法更加接近标准的 SQL DDL（FLIP-64 [27]）。

■ 批处理完整的 TPC-DS 覆盖

TPC-DS 是广泛使用的业界标准决策支持 benchmark，用于衡量基于 SQL 的数据处理引擎性能。Flink 1.10 端到端地支持所有 TPC-DS 查询（FLINK-11491 [28]），标志着 Flink SQL 引擎已经具备满足现代数据仓库及其他类似的处理需求的能力。

PyFlink: 支持原生用户自定义函数（UDF）

作为 Flink 全面支持 Python 的第一步，在之前版本中我们发布了预览版的 PyFlink。在新版本中，我们专注于让用户在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数（UDF，另 UDTF / UDAF 规划中）（FLIP-58 [29]）。

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如果你对这一特性的底层实现（基于 Apache Beam 的可移植框架 [30]）感兴趣，请参考 FLIP-58 的 Architecture 章节以及 FLIP-78 [31]。这些数据结构为支持 Pandas 以及今后将 PyFlink 引入到 DataStream API 奠定了基础。

从 Flink 1.10 开始，用户只要执行以下命令就可以轻松地通过 pip 安装 PyFlink：

pip install apache-flink

更多 PyFlink 规划中的优化，请参考 FLINK-14500[32]，同时欢迎加入有关用户需求的讨论[33]。

重要变更

FLINK-10725[34]：Flink 现在可以使用 Java 11 编译和运行。
FLINK-15495[35]：SQL 客户端现在默认使用 Blink planner，向用户提供最新的特性及优化。Table API 同样计划在下个版本中从旧的 planner 切换到 Blink planner，我们建议用户现在就开始尝试和熟悉 Blink planner。
FLINK-13025[36]：新的 Elasticsearch sink connector[37] 全面支持 Elasticsearch 7.x 版本。
FLINK-15115[38]：Kafka 0.8 和 0.9 的 connector 已被标记为废弃并不再主动支持。如果你还在使用这些版本或有其他相关问题，请通过 @dev 邮件列表联系我们。
FLINK-14516[39]：非基于信用的网络流控制已被移除，同时移除的还有配置项“taskmanager.network.credit.model”。今后，Flink 将总是使用基于信用的网络流控制。
FLINK-12122[40]：在 Flink 1.5.0 中，FLIP-6[41] 改变了 slot 在 TaskManager 之间的分布方式。要想使用此前的调度策略，既尽可能将负载分散到所有当前可用的 TaskManager，用户可以在 flink-conf.yaml 中设置 “cluster.evenly-spread-out-slots: true”。
FLINK-11956[42]：

s3-hadoop 和 s3-presto 文件系统不再使用类重定位加载方式，而是使用插件方式加载，同时无缝集成所有认证提供者。我们强烈建议其他文件系统也只使用插件加载方式，并将陆续移除重定位加载方式。

Flink 1.9 推出了新的 Web UI，同时保留了原来的 Web UI 以备不时之需。截至目前，我们没有收到关于新的 UI 存在问题的反馈，因此社区投票决定[43]在 Flink 1.10 中移除旧的 Web UI。

发行说明

准备升级到 Flink 1.10 的用户，请参考发行说明[44]中的详细变更及新特性列表。对于标注为 @Public 的 API，此版本与此前的 1.x 版本 API 兼容。

贡献者列表

Fink 社区对此次新版本的所有贡献者表示感谢：

Achyuth Samudrala, Aitozi, Alberto Romero, Alec.Ch, Aleksey Pak, Alexander Fedulov, Alice Yan, Aljoscha Krettek, Aloys, Andrey Zagrebin, Arvid Heise, Benchao Li, Benoit Hanotte, Benoît Paris, Bhagavan Das, Biao Liu, Chesnay Schepler, Congxian Qiu, Cyrille Chépélov, César Soto Valero, David Anderson, David Hrbacek, David Moravek, Dawid Wysakowicz, Dezhi Cai, Dian Fu, Dyana Rose, Eamon Taaffe, Fabian Hueske, Fawad Halim, Fokko Driesprong, Frey Gao, Gabor Gevay, Gao Yun, Gary Yao, GatsbyNewton, GitHub, Grebennikov Roman, GuoWei Ma, Gyula Fora, Haibo Sun, Hao Dang, Henvealf, Hongtao Zhang, HuangXingBo, Hwanju Kim, Igal Shilman, Jacob Sevart, Jark Wu, Jeff Martin, Jeff Yang, Jeff Zhang, Jiangjie (Becket) Qin, Jiayi, Jiayi Liao, Jincheng Sun, Jing Zhang, Jingsong Lee, JingsongLi, Joao Boto, John Lonergan, Kaibo Zhou, Konstantin Knauf, Kostas Kloudas, Kurt Young, Leonard Xu, Ling Wang, Lining Jing, Liupengcheng, LouisXu, Mads Chr. Olesen, Marco Zühlke, Marcos Klein, Matyas Orhidi, Maximilian Bode, Maximilian Michels, Nick Pavlakis, Nico Kruber, Nicolas Deslandes, Pablo Valtuille, Paul Lam, Paul Lin, PengFei Li, Piotr Nowojski, Piotr Przybylski, Piyush Narang, Ricco Chen, Richard Deurwaarder, Robert Metzger, Roman, Roman Grebennikov, Roman Khachatryan, Rong Rong, Rui Li, Ryan Tao, Scott Kidder, Seth Wiesman, Shannon Carey, Shaobin.Ou, Shuo Cheng, Stefan Richter, Stephan Ewen, Steve OU, Steven Wu, Terry Wang, Thesharing, Thomas Weise, Till Rohrmann, Timo Walther, Tony Wei, TsReaper, Tzu-Li (Gordon) Tai, Victor Wong, WangHengwei, Wei Zhong, WeiZhong94, Wind (Jiayi Liao), Xintong Song, XuQianJin-Stars, Xuefu Zhang, Xupingyong, Yadong Xie, Yang Wang, Yangze Guo, Yikun Jiang, Ying, YngwieWang, Yu Li, Yuan Mei, Yun Gao, Yun Tang, Zhanchun Zhang, Zhenghua Gao, Zhijiang, Zhu Zhu, a-suiniaev, azagrebin, beyond1920, biao.liub, blueszheng, bowen.li, caoyingjie, catkint, chendonglin, chenqi, chunpinghe, cyq89051127, danrtsey.wy, dengziming, dianfu, eskabetxe, fanrui, forideal, gentlewang, godfrey he, godfreyhe, haodang, hehuiyuan, hequn8128, hpeter, huangxingbo, huzheng, ifndef-SleePy, jiemotongxue, joe, jrthe42, kevin.cyj, klion26, lamber-ken, libenchao, liketic, lincoln-lil, lining, liuyongvs, liyafan82, lz, mans2singh, mojo, openinx, ouyangwulin, shining-huang, shuai-xu, shuo.cs, stayhsfLee, sunhaibotb, sunjincheng121, tianboxiu, tianchen, tianchen92, tison, tszkitlo40, unknown, vinoyang, vthinkxie, wangpeibin, wangxiaowei, wangxiyuan, wangxlong, wangyang0918, whlwanghailong, xuchao0903, xuyang1706, yanghua, yangjf2019, yongqiang chai, yuzhao.cyz, zentol, zhangzhanchum, zhengcanbin, zhijiang, zhongyong jin, zhuzhu.zz, zjuwangg, zoudaokoulife, 砚田, 谢磊, 张志豪, 曹建华。

参考链接：

[1] https://flink.apache.org/news/2019/08/22/release-1.9.0.html#preview-of-the-new-blink-sql-query-processor

[2] https://flink.apache.org/downloads.html

[3] https://issues.apache.org/jira/secure/ReleaseNote.jspa?projectId=12315522&version=12345845

[4] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/

[5] https://flink.apache.org/community.html#mailing-lists

[6] https://issues.apache.org/jira/projects/FLINK/summary

[7] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-49%3A+Unified+Memory+Configuration+for+TaskExecutors

[8] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-7289

[9] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/ops/state/large_state_tuning.html#tuning-rocksdb-memory

[10] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/ops/mem_setup.html

[11] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-73%3A+Introducing+Executors+for+job+submission