Apache Flink 1.7进展与应用升级：实时与批处理的演进

"Apache Flink® 1.7 and Beyond: A Comprehensive Overview" Apache Flink 是一个开源流处理框架，专注于提供高效、可扩展的批处理和实时数据流处理能力。它支持批处理（Batch Processing）和数据流处理（DataStream Processing），能够实时处理来自数据流的结果，适用于事件驱动的应用场景，如驱动数据驱动的动作和服务。Flink 的核心特性之一是其状态ful computations over data streams，即在处理数据流时可以保持状态，这对于实现复杂的业务逻辑至关重要。 Flink 1.7 版本在社区贡献、问题解决、代码变更和性能优化方面取得了显著成就。据统计，1.7版本共吸引了112位贡献者，解决了430个问题，提交了970次代码更改，代码行增减达到了+103,824/-63,124。这些更新不仅包括新功能的需求、算法优化，还有对现有组件如序列化器的改进以及bug修复等。 然而，随着应用需求的发展，Flink 应用也需要适应变化，特别是对于状态管理。1.7版本引入了对状态 schema 的支持，允许在应用程序运行过程中动态改变状态结构，例如添加或移除字段，更改字段类型。目前，这种变更主要在使用Avro类型系统时得到完全支持。"Upgrading Stateful Flink Streaming Applications: State of the Union" 这一演讲，由 Tzu-Li Tai 在 FlinkForwardChina 2018 上分享，可能深入探讨了如何无缝升级状态ful应用并处理这类动态性问题。 演讲中还提到了一个具体的应用场景——货币转换，展示了 Flink 如何处理实时的汇率数据，并通过 Temporal Tables 和 Joins 功能进行时间相关的查询。例如，参与者可以查询不同时间段内的汇率变化，如欧元（€）、美元（$）和人民币（CN¥）之间的实时汇率，这对于金融交易系统和实时分析应用来说非常实用。 此外，SQL 支持也在 Flink 1.7 中得到了强化，这使得开发者能够更方便地使用熟悉的 SQL 语法来操作数据流，提升开发效率和数据分析的准确性。Flink 1.7 不仅在技术层面有所突破，也充分考虑了实际应用中的灵活性和扩展性，是企业级流处理解决方案的重要升级。