"Flink Table Store 典型应用场景.pdf"
Flink Table Store 是一个针对实时数仓和批处理分析的高效存储系统，由阿里云开发并贡献给Apache Flink社区。该系统旨在解决实时数据处理中的一些关键问题，如低延迟更新、高性能查询以及对历史数据的访问。Flink Table Store 支持流式摄入（Streaming Ingestion）、Flink CDC（Change Data Capture）以及多种数据源如日志和Kafka，使得数据可以实时地流入和流出，构建起全链路实时流动的数据仓库。
在实时数仓场景下，传统的流处理系统通常只支持中间数据的实时摄入，但不支持历史数据的存储和查询，而Flink Table Store 提供了动态表的概念，使得实时和离线分析可以一体化。动态表不仅能够实时摄入数据，还能够处理来自数据库的CDC数据和流处理产生的大量更新，同时支持高效的批查询。这使得用户可以在数据流动的过程中进行实时分析和ad-hoc查询，极大地提升了数据分析的时效性。
Flink Table Store 的核心特性包括：
1. 更新写入：设计用于处理大量数据库CDC和流处理中的更新数据，提供了低延迟的更新机制。
2. 批读：支持高效的批查询，适合大规模的数据分析任务。
3. 流写和流读：支持流式数据的写入和读取，实现数据的实时流动。
4. Lookup Join：面向Flink的维表连接，提供了流式环境下的快速查找JOIN操作。
5. Table Format：使用如Streaming Queue这样的格式，优化数据存储和查询效率。
6. 存储系统：基于LakeStore，利用Manifest管理和LSM Files，兼顾更新性能和存储成本。
7. Stateful Computation：支持状态计算，保证计算的正确性和一致性。
8. Log System：提供日志系统，确保数据的完整性和可恢复性。
此外，Flink Table Store 还可以与Trino等其他查询引擎集成，用于流查询和批查询，支持多种工作负载。由于采用了Copy-On-Write（COW）策略，更新时延可以控制在小时级别，而且通过优化的数据定位技术，实现了高性能的点查和范围查询。
然而，Flink Table Store 面临的挑战包括如何进一步降低更新时延，优化存储成本，以及提升复杂查询的性能。随着大数据技术的发展，未来Flink Table Store 可能会继续演进，以适应更广泛的实时数据处理和分析需求，提供更加完善的企业级解决方案。
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