"Flink Table Store 是一个旨在实现流批一体存储的解决方案,由Jingsong Lee提出。这个系统旨在满足业务需求,包括流写入、流读取、实时OLAP查询以及批处理的INSERT OVERWRITE功能。Flink Table Store目标是成为最完善的Flink Connector,支持Flink SQL的所有概念,并能够作为任何Flink作业的输出,同时兼容各种数据类型。它致力于提供易于使用的体验,如管理式存储,简化依赖,并支持大规模的数据更新。 在实际使用Flink Table Store时,可以通过设置根路径来定义表的存储位置,例如 `SET 'table-store.file.path'='/tmp/store';`。默认的桶(bucket)数量可以通过 `SET 'table-store.bucket'='4';` 来设定,这有助于数据分区和并行处理。如果选择使用Kafka作为日志系统,可以配置相关的Kafka参数,如 `SET 'table-store.log.system'='kafka';` 和 `SET 'table-store.log.kafka.bootstrap.servers'='';`。 Flink Table Store的设计理念是将动态表的概念应用于流处理和批处理。流处理中,流被视为动态表的变更日志,随着输入流中的变更消息被摄取,表会持续演化,并且表的变更也会被输出到流中。而在批处理中,一个批次代表了动态表的快照,批量写入或事务提交会生成一个快照,而批查询则是在特定时间点的快照上进行。 理解Flink Table Store,我们需要知道它在流式数据仓库中的角色,即作为一个统一的存储层,同时服务于流处理和批处理任务。它提供了一个统一的抽象接口,允许用户以相同的方式处理流数据和批数据,简化了开发复杂性。项目未来的发展路线图可能包括功能增强、性能优化和更广泛的社区支持。 Flink Table Store是Apache Flink生态系统中的一个重要组件,它致力于实现高效、灵活的流批一体存储,以支持实时分析和大规模数据处理的业务需求。通过与Flink SQL的深度集成,它提供了数据库级别的用户体验,简化了大数据处理的复杂性,是构建实时数据仓库的理想选择。"
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