Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践是由伍翀（云邪），一位阿里云的技术专家和Apache Flink Committer，在2019年8月31日的KafkaXFlinkMeetup深圳会议上分享的内容。这次演讲主要关注了Flink 1.9.0的重要里程碑和新特性，以及如何有效地使用Blink Planner。
Flink 1.9.0的里程碑意义在于几个关键方面：
1. Blink开源：在2019年1月，Blink作为Flink的下一代计算引擎开源，这是一个重大转折点，标志着Flink在架构上的重大升级。Blink的出现旨在提高性能和可扩展性，尤其是在处理大规模数据时。
2. 发布成果：1.9.0版本是Blink合并到Flink后的首个稳定发布，它解决了大量问题，包括超过1万个issue的修复、代码贡献超过420次，涉及数千行的代码修改，以及Contributor队伍的扩大。
新架构和新功能亮点：
- 架构升级：Flink 1.9.0带来了显著的架构优化，提升了整体性能和稳定性。
- SQL DDL：引入了新的SQL Data Definition Language (DDL)，使得用户可以更方便地创建、管理数据表和视图。
- 类型系统的重构：优化了类型系统的处理，提高了查询的准确性和效率。
- 新功能：如TopN操作、高效流式去重、维表关联的改进、MiniBatch处理模式、热点数据处理手段、批处理支持的增强等，扩展了Flink在不同场景的应用能力。
- Python支持：Table API和Hive集成的引入，增强了Flink的编程灵活性，使得Python程序员也能更便捷地利用Flink进行数据分析。
- Table API：提供了一种统一的接口，结合SQL和批处理能力，简化了数据处理流程。
如何使用Blink Planner：
使用Flink 1.9.0的Blink Planner，开发者可以通过添加相应的依赖项来启用Blink规划器。例如，使用Scala桥接或直接使用`flink-table-api-scala-bridge`和`flink-table-planner-blink`模块。这样可以在项目中充分利用Blink带来的性能优势。
Flink 1.9.0是一个重要的里程碑，不仅在技术上实现了飞跃，还提供了更多的易用性和功能，使得数据处理变得更加高效和灵活。对于Flink社区和用户来说，这是提升生产力和应对大数据挑战的强大工具。学习和掌握这些新特性和优化策略，将有助于在实际项目中实现更好的性能和结果。
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