Flink自适应批处理优化：AdaptiveBatchScheduler与性能提升

"该文档是朱翥和贺小令在2022年9月24日Apache Flink meetup北京站的演讲稿，主要探讨了Flink在自适应批处理能力上的演进，包括批处理的改进、流批一体的API、自适应调度、推测执行、混合shuffle以及动态分区剪枝等核心特性。这些特性旨在提升Flink处理有限流和无限流的效率，优化作业执行时间和资源利用率。" Apache Flink作为一个实时计算框架，其在批处理领域的优化和演进是持续关注的焦点。在演讲中，首先提到了批处理的改进，包括对SQL和DataStream API的支持，以及算子、计划和引擎执行层面的优化。此外，还介绍了HistoryServer和SQL Gateway等运维工具，以提升整体系统的服务质量和用户体验。 关键的创新在于Adaptive Batch Scheduler，它解决了手动设置作业并行度的困扰。在传统的批处理作业中，由于数据量的每日变化和中间结果数据量的不确定性，手动调整并行度是一项耗时且复杂的任务，可能导致资源浪费和调优困难。Adaptive Batch Scheduler允许用户配置每个任务实例期望处理的数据量，然后根据计算节点实际处理的数据量动态推导并调整节点的并行度。这一特性实现了通用配置，自动适配数据量变化，并支持细粒度的并行度调整。 演讲中还提到了Speculative Execution（推测执行），这是一种发现和缓解热点机器对作业影响的策略，通过启动额外的任务实例来弥补执行缓慢的节点，从而提高整体作业的执行效率。 Hybrid Shuffle是另一个亮点，它旨在提高资源利用率和数据传输效率。在传统的shuffle过程中，数据传输可能受限于单个result partition的分发，而Hybrid Shuffle允许一个下游节点从一个result partition的多个sub-partitions消费数据，这显著提升了并行度和数据处理速度。 Dynamic Partition Pruning（动态分区剪枝）则是通过过滤无用数据，进一步优化处理效率。在执行过程中，如果发现某些分区的数据对于下游操作是不必要的，Flink会动态地跳过这些分区，减少无效计算。 Flink通过这些自适应和优化策略，不仅提升了批处理作业的执行速度，也增强了系统的稳定性和易用性，使得Flink在处理大规模数据时更加灵活和高效。