Apache Flink 2.0.0: Uma nova era no processamento de dados em tempo real

Na última década, o Apache Flink firmou-se como líder em computação com estado sobre fluxos de dados. Consequentemente, culminou no processamento em tempo real com latência inferior a um segundo. No entanto, a crescente demanda por aplicações mais acessíveis e escaláveis, juntamente com a ascensão de arquiteturas nativas da nuvem, data lakes e inteligência artificial, trouxe novos desafios. Desse modo, o Apache Flink 2.0.0 busca superar esses obstáculos.

Inovações centrais do Apache Flink 2.0.0

A nova versão apresenta funcionalidades para enfrentar os desafios atuais do processamento de dados em tempo real. Além disso, ela se alinha com as necessidades de aplicações modernas, inclusive as impulsionadas por ia.

• Gerenciamento de estado desagregado: arquitetura inovadora que otimiza o uso de recursos em ambientes nativos da nuvem. Dessa forma, garante processamento de alta performance com menor sobrecarga.
• Tabelas materializadas: abstração que simplifica o desenvolvimento. Assim, permite o foco na lógica de negócios sem a complexidade do processamento de fluxo e lote.
• Otimizações na execução em lote: melhorias que oferecem uma alternativa mais econômica para cenários onde a latência imediata não é essencial.
• Integração aprofundada com Apache Paimon: fortalece a arquitetura Streaming Lakehouse. Logo, consolida o Apache Flink como solução de ponta para data lakes em tempo real.
• Preparação para a era da ia: avanços que posicionam o Apache Flink como uma base sólida para fluxos de trabalho de inteligência artificial. Por conseguinte, atende à crescente demanda por processamento de dados em tempo real em larga escala.

Detalhes das novas funcionalidades

Gerenciamento de estado desagregado: uma nova arquitetura para a nuvem

Essa inovação arquitetônica responde aos desafios de ambientes conteinerizados. Incluem-se limitações de disco local e a necessidade de escalabilidade rápida. Ao separar o armazenamento de estado dos recursos computacionais e utilizar Sistemas de Arquivos Distribuídos (dfs), o Apache Flink 2.0.0 introduz um modelo de execução assíncrono. Ademais, conta com operadores sql otimizados para acesso de estado paralelo e não bloqueante, resultando em maior eficiência e flexibilidade.

Tabelas materializadas: unificando fluxo e lote

As Tabelas Materializadas representam um passo fundamental na convergência do processamento de fluxo e lote. Dessa maneira, possibilitam o gerenciamento unificado de dados em tempo real e históricos por meio de um único pipeline declarativo. A versão 2.0 traz melhorias significativas para a operabilidade em produção. Isso inclui a capacidade de modificar esquemas e consultas, suporte para execução em Kubernetes e Yarn, e integração nativa com o Apache Paimon.

Execução adaptativa em lote: desempenho otimizado

O Apache Flink 2.0.0 aprimora suas capacidades de execução adaptativa em lote. Para isso, introduz o Adaptive Broadcast Join e a otimização automática de Skew Join. Essas otimizações dinâmicas se baseiam em informações de tempo de execução. Desse modo, visam melhorar a eficiência e o desempenho do processamento em lote, como demonstrado em testes com o benchmark tpc-ds.