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Flink Batch SQL Improvements on Lakehouse.pdf

上传人: 张** 编号:155396 2024-02-15 41页 2.64MB

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本文主要介绍了Flink在湖存储分析场景的优化与发展。Flink Batch SQL在处理大数据量时,面临诸多挑战,如数据一致性、成本低廉、透明开放等问题。为此,Flink团队进行了一系列核心优化,如自动收集统计信息、动态分区裁剪、优化Join算法、自适应调度等。具体来说,Flink提供了Join Hint来优化Join操作,通过动态规划算法优化查询执行计划,以及使用Adaptive Batch Scheduler来自动调整作业并行度,提高资源利用率。同时,Flink也针对稳定性进行了优化,如改进了Adaptive Hash Join算法,减少了数据倾斜问题。在SQL服务化方面,Flink提供了SQL Gateway、SQL CLI等工具,支持多种协议和连接方式。未来,Flink将继续优化现有功能,加强与湖存储生态的对接,聚焦解决用户问题,提升引擎性能。
"Flink Batch SQL 优化细节" "湖存储生态对接与Flink Batch挑战" "Flink Batch未来规划与实践应用"
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