Apache Flink 1.10.0 重磅发布，年度大规模版本升级！

2020-07-13 00:00:00 用户 优化 配置 内存 作业

简介： Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号，Flink 1.10.0 正式宣告发布！作为 Flink 社区迄今为止规模大的一次版本升级，Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现，包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持（PyFlink）的重大优化。

Flink 1.10 同时还标志着对 Blink[1] 的整合宣告完成，随着对 Hive 的生产级别集成及对 TPC-DS 的全面覆盖，Flink 在增强流式 SQL 处理能力的同时也具备了成熟的批处理能力。本篇博客将对此次版本升级中的主要新特性及优化、值得注意的重要变化以及使用新版本的预期效果逐一进行介绍。

官网下载链接

flink.apache.org/downlo
新版本的二进制发布包和源码包已经可以在新的 Flink 官网下载页面[2]找到。更多细节请参考完整的版本更新日志[3]以及新的用户文档[4]。欢迎您下载试用此版本，并将您的反馈意见通过 Flink 邮件列表[5]或 JIRA[6] 与社区分享。
新特性及优化
内存管理及配置优化
Flink 目前的 TaskExecutor 内存模型存在着一些缺陷，导致优化资源利用率比较困难，例如：

  • 流和批处理内存占用的配置模型不同；
  • 流处理中的 RocksDB state backend 需要依赖用户进行复杂的配置。

为了让内存配置变的对于用户更加清晰、直观，Flink 1.10 对 TaskExecutor 的内存模型和配置逻辑进行了较大的改动 （FLIP-49 [7]）。这些改动使得 Flink 能够更好地适配所有部署环境（例如 Kubernetes, Yarn, Mesos），让用户能够更加严格的控制其内存开销。
■ Managed 内存扩展
Managed 内存的范围有所扩展，还涵盖了 RocksDB state backend 使用的内存。尽管批处理作业既可以使用堆内内存也可以使用堆外内存，使用 RocksDB state backend 的流处理作业却只能利用堆外内存。因此为了让用户执行流和批处理作业时无需更改集群的配置，我们规定从现在起 managed 内存只能在堆外。
■ 简化 RocksDB 配置
此前，配置像 RocksDB 这样的堆外 state backend 需要进行大量的手动调试，例如减小 JVM 堆空间、设置 Flink 使用堆外内存等。现在，Flink 的开箱配置即可支持这一切，且只需要简单地改变 managed 内存的大小即可调整 RocksDB state backend 的内存预算。
另一个重要的优化是，Flink 现在可以限制 RocksDB 的 native 内存占用（FLINK-7289 [8]），以避免超过总的内存预算——这对于 Kubernetes 等容器化部署环境尤为重要。关于如何开启、调试该特性，请参考 RocksDB 调试[9]。
注：FLIP-49 改变了集群的资源配置过程，因此从以前的 Flink 版本升级时可能需要对集群配置进行调整。详细的变更日志及调试指南请参考文档[10]。
统一的作业提交逻辑
在此之前，提交作业是由执行环境负责的，且与不同的部署目标（例如 Yarn, Kubernetes, Mesos）紧密相关。这导致用户需要针对不同环境保留多套配置，增加了管理的成本。
在 Flink 1.10 中，作业提交逻辑被抽象到了通用的 Executor 接口（FLIP-73 [11]）。新增加的 ExecutorCLI （FLIP-81 [12]）引入了为任意执行目标[13]指定配置参数的统一方法。此外，随着引入 JobClient（FLINK-74 [14]）负责获取 JobExecutionResult，获取作业执行结果的逻辑也得以与作业提交解耦。


上述改变向用户提供了统一的 Flink 入口，使得在 Apache Beam 或 Zeppelin notebooks 等下游框架中以编程方式使用 Flink 变的更加容易。对于需要在多种不同环境使用 Flink 的用户而言，新的基于配置的执行过程同样显著降低了冗余代码量以及维护开销。
原生 Kubernetes 集成（Beta）
对于想要在容器化环境中尝试 Flink 的用户来说，想要在 Kubernetes 上部署和管理一个 Flink standalone 集群，首先需要对容器、算子及像 kubectl 这样的环境工具有所了解。
在 Flink 1.10 中，我们推出了初步的支持 session 模式的主动 Kubernetes 集成（FLINK-9953 [15]）。其中，“主动”指 Flink ResourceManager (K8sResMngr) 原生地与 Kubernetes 通信，像 Flink 在 Yarn 和 Mesos 上一样按需申请 pod。用户可以利用 namespace，在多租户环境中以较少的资源开销启动 Flink。这需要用户提前配置好 RBAC 角色和有足够权限的服务账号。


正如在统一的作业提交逻辑一节中提到的，Flink 1.10 将命令行参数映射到了统一的配置。因此，用户可以参阅 Kubernetes 配置选项，在命令行中使用以下命令向 Kubernetes 提交 Flink 作业。
./bin/flink run -d -e kubernetes-session -Dkubernetes.cluster-id=<ClusterId> examples/streaming/WindowJoin.jar
如果你希望时间尝试这一特性，欢迎参考相关文档[16]、试用并与社区分享你的反馈意见：
Table API/SQL: 生产可用的 Hive 集成
Flink 1.9 推出了预览版的 Hive 集成。该版本允许用户使用 SQL DDL 将 Flink 特有的元数据持久化到 Hive Metastore、调用 Hive 中定义的 UDF 以及读、写 Hive 中的表。Flink 1.10 进一步开发和完善了这一特性，带来了全面兼容 Hive 主要版本[17]的生产可用的 Hive 集成。
■ Batch SQL 原生分区支持
此前，Flink 只支持写入未分区的 Hive 表。在 Flink 1.10 中，Flink SQL 扩展支持了 INSERT OVERWRITE 和 PARTITION 的语法（FLIP-63 [18]），允许用户写入 Hive 中的静态和动态分区。

  • 写入静态分区

INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;

  • 写入动态分区

INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 select_statement1 FROM from_statement;
对分区表的全面支持，使得用户在读取数据时能够受益于分区剪枝，减少了需要扫描的数据量，从而大幅提升了这些操作的性能。
■ 其他优化
除了分区剪枝，Flink 1.10 的 Hive 集成还引入了许多数据读取[19]方面的优化，例如：

  • 投影下推：Flink 采用了投影下推技术，通过在扫描表时忽略不必要的域，小化 Flink 和 Hive 表之间的数据传输量。这一优化在表的列数较多时尤为有效。
  • LIMIT 下推：对于包含 LIMIT 语句的查询，Flink 在所有可能的地方限制返回的数据条数，以降低通过网络传输的数据量。
  • 读取数据时的 ORC 向量化： 为了提高读取 ORC 文件的性能，对于 Hive 2.0.0 及以上版本以及非复合数据类型的列，Flink 现在默认使用原生的 ORC 向量化读取器。

■ 将可插拔模块作为 Flink 内置对象（Beta）
Flink 1.10 在 Flink table 核心引入了通用的可插拔模块机制，目前主要应用于系统内置函数（FLIP-68 [20]）。通过模块，用户可以扩展 Flink 的系统对象，例如像使用 Flink 系统函数一样使用 Hive 内置函数。新版本中包含一个预先实现好的 HiveModule，能够支持多个 Hive 版本，当然用户也可以选择编写自己的可插拔模块 [21]。
其他 Table API/SQL 优化
■ SQL DDL 中的 watermark 和计算列
Flink 1.10 在 SQL DDL 中增加了针对流处理定义时间属性及产生 watermark 的语法扩展（FLIP-66 [22]）。这使得用户可以在用 DDL 语句创建的表上进行基于时间的操作（例如窗口）以及定义 watermark 策略[23]。
CREATE TABLE table_name ( WATERMARK FOR columnName AS <watermark_strategy_expression> ) WITH ( ... )
■ 其他 SQL DDL 扩展
Flink 现在严格区分临时/持久、系统/目录函数（FLIP-57 [24]）。这不仅消除了函数引用中的歧义，还带来了确定的函数解析顺序（例如，当存在命名冲突时，比起目录函数、持久函数 Flink 会优先使用系统函数、临时函数）。
在 FLIP-57 的基础上，我们扩展了 SQL DDL 的语法，支持创建目录函数、临时函数以及临时系统函数（FLIP-79 [25]）：
CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM] FUNCTION [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]function_name AS identifier [LANGUAGE JAVA|SCALA]
关于目前完整的 Flink SQL DDL 支持，请参考新的文档[26]。
注：为了今后正确地处理和保证元对象（表、视图、函数）上的行为一致性，Flink 废弃了 Table API 中的部分对象申明方法，以使留下的方法更加接近标准的 SQL DDL（FLIP-64 [27]）。
■ 批处理完整的 TPC-DS 覆盖
TPC-DS 是广泛使用的业界标准决策支持 benchmark，用于衡量基于 SQL 的数据处理引擎性能。Flink 1.10 端到端地支持所有 TPC-DS 查询（FLINK-11491 [28]），标志着 Flink SQL 引擎已经具备满足现代数据仓库及其他类似的处理需求的能力。
PyFlink: 支持原生用户自定义函数（UDF）
作为 Flink 全面支持 Python 的步，在之前版本中我们发布了预览版的 PyFlink。在新版本中，我们专注于让用户在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数（UDF，另 UDTF / UDAF 规划中）（FLIP-58 [29]）。


如果你对这一特性的底层实现（基于 Apache Beam 的可移植框架 [30]）感兴趣，请参考 FLIP-58 的 Architecture 章节以及 FLIP-78 [31]。这些数据结构为支持 Pandas 以及今后将 PyFlink 引入到 DataStream API 奠定了基础。
从 Flink 1.10 开始，用户只要执行以下命令就可以轻松地通过 pip 安装 PyFlink：
pip install apache-flink
更多 PyFlink 规划中的优化，请参考 FLINK-14500[32]，同时欢迎加入有关用户需求的讨论[33]。
重要变更

  • FLINK-10725[34]：Flink 现在可以使用 Java 11 编译和运行。
  • FLINK-15495[35]：SQL 客户端现在默认使用 Blink planner，向用户提供新的特性及优化。Table API 同样计划在下个版本中从旧的 planner 切换到 Blink planner，我们建议用户现在就开始尝试和熟悉 Blink planner。
  • FLINK-13025[36]：新的 Elasticsearch sink connector[37] 全面支持 Elasticsearch 7.x 版本。
  • FLINK-15115[38]：Kafka 0.8 和 0.9 的 connector 已被标记为废弃并不再主动支持。如果你还在使用这些版本或有其他相关问题，请通过 @dev 邮件列表联系我们。
  • FLINK-14516[39]：非基于信用的网络流控制已被移除，同时移除的还有配置项“taskmanager.network.credit.model”。今后，Flink 将总是使用基于信用的网络流控制。
  • FLINK-12122[40]：在 Flink 1.5.0 中，FLIP-6[41] 改变了 slot 在 TaskManager 之间的分布方式。要想使用此前的调度策略，既尽可能将负载分散到所有当前可用的 TaskManager，用户可以在 flink-conf.yaml 中设置 “cluster.evenly-spread-out-slots: true”。
  • FLINK-11956[42]：
  • s3-hadoop 和 s3-presto 文件系统不再使用类重定位加载方式，而是使用插件方式加载，同时无缝集成所有认证提供者。我们强烈建议其他文件系统也只使用插件加载方式，并将陆续移除重定位加载方式。
  • Flink 1.9 推出了新的 Web UI，同时保留了原来的 Web UI 以备不时之需。截至目前，我们没有收到关于新的 UI 存在问题的反馈，因此社区投票决定[43]在 Flink 1.10 中移除旧的 Web UI。

发行说明
准备升级到 Flink 1.10 的用户，请参考发行说明[44]中的详细变更及新特性列表。对于标注为 @Public 的 API，此版本与此前的 1.x 版本 API 兼容。
贡献者列表
Fink 社区对此次新版本的所有贡献者表示感谢：
Achyuth Samudrala, Aitozi, Alberto Romero, Alec.Ch, Aleksey Pak, Alexander Fedulov, Alice Yan, Aljoscha Krettek, Aloys, Andrey Zagrebin, Arvid Heise, Benchao Li, Benoit Hanotte, Benoît Paris, Bhagavan Das, Biao Liu, Chesnay Schepler, Congxian Qiu, Cyrille Chépélov, César Soto Valero, David Anderson, David Hrbacek, David Moravek, Dawid Wysakowicz, Dezhi Cai, Dian Fu, Dyana Rose, Eamon Taaffe, Fabian Hueske, Fawad Halim, Fokko Driesprong, Frey Gao, Gabor Gevay, Gao Yun, Gary Yao, GatsbyNewton, GitHub, Grebennikov Roman, GuoWei Ma, Gyula Fora, Haibo Sun, Hao Dang, Henvealf, Hongtao Zhang, HuangXingBo, Hwanju Kim, Igal Shilman, Jacob Sevart, Jark Wu, Jeff Martin, Jeff Yang, Jeff Zhang, Jiangjie (Becket) Qin, Jiayi, Jiayi Liao, Jincheng Sun, Jing Zhang, Jingsong Lee, JingsongLi, Joao Boto, John Lonergan, Kaibo Zhou, Konstantin Knauf, Kostas Kloudas, Kurt Young, Leonard Xu, Ling Wang, Lining Jing, Liupengcheng, LouisXu, Mads Chr. Olesen, Marco Zühlke, Marcos Klein, Matyas Orhidi, Maximilian Bode, Maximilian Michels, Nick Pavlakis, Nico Kruber, Nicolas Deslandes, Pablo Valtuille, Paul Lam, Paul Lin, PengFei Li, Piotr Nowojski, Piotr Przybylski, Piyush Narang, Ricco Chen, Richard Deurwaarder, Robert Metzger, Roman, Roman Grebennikov, Roman Khachatryan, Rong Rong, Rui Li, Ryan Tao, Scott Kidder, Seth Wiesman, Shannon Carey, Shaobin.Ou, Shuo Cheng, Stefan Richter, Stephan Ewen, Steve OU, Steven Wu, Terry Wang, Thesharing, Thomas Weise, Till Rohrmann, Timo Walther, Tony Wei, TsReaper, Tzu-Li (Gordon) Tai, Victor Wong, WangHengwei, Wei Zhong, WeiZhong94, Wind (Jiayi Liao), Xintong Song, XuQianJin-Stars, Xuefu Zhang, Xupingyong, Yadong Xie, Yang Wang, Yangze Guo, Yikun Jiang, Ying, YngwieWang, Yu Li, Yuan Mei, Yun Gao, Yun Tang, Zhanchun Zhang, Zhenghua Gao, Zhijiang, Zhu Zhu, a-suiniaev, azagrebin, beyond1920, biao.liub, blueszheng, bowen.li, caoyingjie, catkint, chendonglin, chenqi, chunpinghe, cyq89051127, danrtsey.wy, dengziming, dianfu, eskabetxe, fanrui, forideal, gentlewang, godfrey he, godfreyhe, haodang, hehuiyuan, hequn8128, hpeter, huangxingbo, huzheng, ifndef-SleePy, jiemotongxue, joe, jrthe42, kevin.cyj, klion26, lamber-ken, libenchao, liketic, lincoln-lil, lining, liuyongvs, liyafan82, lz, mans2singh, mojo, openinx, ouyangwulin, shining-huang, shuai-xu, shuo.cs, stayhsfLee, sunhaibotb, sunjincheng121, tianboxiu, tianchen, tianchen92, tison, tszkitlo40, unknown, vinoyang, vthinkxie, wangpeibin, wangxiaowei, wangxiyuan, wangxlong, wangyang0918, whlwanghailong, xuchao0903, xuyang1706, yanghua, yangjf2019, yongqiang chai, yuzhao.cyz, zentol, zhangzhanchum, zhengcanbin, zhijiang, zhongyong jin, zhuzhu.zz, zjuwangg, zoudaokoulife, 砚田, 谢磊, 张志豪, 曹建华。
参考链接：
[1] flink.apache.org/news/2
[2] flink.apache.org/downlo
[3] issues.apache.org/jira/
[4] ci.apache.org/projects/
[5] flink.apache.org/commun
[6] issues.apache.org/jira/
[7] cwiki.apache.org/conflu
[8] issues.apache.org/jira/
[9] ci.apache.org/projects/
[10] ci.apache.org/projects/
[11] cwiki.apache.org/conflu
[12] cwiki.apache.org/conflu
[13] ci.apache.org/projects/
[14] cwiki.apache.org/conflu
[15] jira.apache.org/jira/br
[16] ci.apache.org/projects/
[17] ci.apache.org/projects/
[18] cwiki.apache.org/conflu
[19] ci.apache.org/projects/
[20] cwiki.apache.org/conflu
[21] ci.apache.org/projects/
[22] cwiki.apache.org/conflu
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[24] cwiki.apache.org/conflu
[25] cwiki.apache.org/conflu
[26] ci.apache.org/projects/
[27] cwiki.apache.org/conflu
[28] issues.apache.org/jira/
[29] cwiki.apache.org/conflu
[30] beam.apache.org/roadmap
[31] cwiki.apache.org/conflu
[32] issues.apache.org/jira/
[33] apache-flink.147419.n8.nabble.com
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[37] ci.apache.org/projects/
[38] issues.apache.org/jira/
[39] issues.apache.org/jira/
[40] issues.apache.org/jira/
[41] cwiki.apache.org/conflu
[42] issues.apache.org/jira/
[43] apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com
[44] ci.apache.org/projects/
原文链接：flink.apache.org/news/2

SQL 资源调度 Kubernetes Java API Apache HIVE 流计算 Python 容器

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