Flink 1.7新功能：流处理的未来与实时应用

在2018年的FlinkForwardChina大会上，主题演讲者Stephan Ewen探讨了流处理（Stream Processing）如何逐渐成为IT领域的核心焦点，将数据处理扩展到过去、现在和未来，涵盖了实时分析和事件驱动应用的方方面面。会议的核心内容围绕Flink 1.7中的新功能展开，这些功能强调了对无界流（unbounded stream）和有界流（bounded stream）的处理能力的提升。 1. **流处理作为范式：**随着技术的发展，流处理已经超越了传统的批处理（Batch Processing）和离线分析，成为一种全新的计算模式，它专注于连续处理（Continuous Processing & Streaming Analytics），实时处理大量、不断流动的数据，支持事件驱动的应用场景。 2. **Flink 1.7的新特性：** - **时间版本化连接（Time-versioned Joins）**：这是一种处理流数据时，基于时间戳的高效数据关联方法，允许系统在历史数据上执行精确的连接操作。 - **MATCH_RECOGNIZE**：这是一个强大的窗口函数，用于识别和分析具有特定模式的序列，例如出租车行程中的重复模式，通过定义状态转移规则实现复杂业务逻辑。 - **S3 Exactly-once保证**：确保数据处理在云存储服务（如S3）上的幂等性，即使在网络故障或重启的情况下，也能保证数据处理的正确性和一致性。 3. **应用程序和服务的融合：** - **应用程序与数据库集成**：流应用不再局限于数据处理，而是与数据库紧密协作，支持实时数据更新和查询。 - **请求/响应应用**：许多现代应用依赖实时数据流来驱动用户界面和交互。 - **事件源驱动的流应用**：越来越多的应用采用事件驱动架构，数据按需产生和消费，降低了系统复杂性。 - **状态管理**：流应用的状态管理至关重要，包括接口设计和事务性的责任分离，确保数据的一致性和可靠性。 4. **事务性应用：**尽管流处理通常被认为是非事务性的，但讨论也涉及到如何在某些场景下实现类似交易级别的数据处理，如保证数据完整性、减少数据丢失和重复等问题。 总结来说，FlinkForwardChina 2018的演讲深入剖析了流处理如何成为现代IT架构的关键组成部分，展示了Flink如何在实时分析、事件驱动应用和复杂业务逻辑处理上提供强大而灵活的解决方案。新特性如时间版本化连接和MATCH_RECOGNIZE强化了Flink的实时处理能力，同时关注数据一致性、状态管理和应用程序间的协作，预示着流处理将在未来继续发挥重要作用。