Delta Join:为超大规模流处理实现计算与历史数据解耦
Flink 流式 Join 的范式转变:Delta Join 解决了什么问题? Apache Flink 一直以来都擅长有状态流处理,但传统流式 Join 在面对海量数据和高基数 Key 时却遇到了瓶颈。问题在于为了保证正确性,你必须将所有历史数据永久保存在 Flink 状态中------这显然不可持续。 Delta Join(FLIP-486)彻底改变了这一局面。它不再将所有数据缓存在内部,而是将 Join 转变为一种无状态的查询机制,直接从 Apache Fluss 或 Apache Paimon 等外部表中实时获取所需数据。 Delta Join 带来的实际影响 Delta Join 的核心思想很简单:将计算与历史数据解耦。算子不再将全部历史数据存于 Flink 状态,而是在需要时才去外部存储查询。从此告别状态爆炸式增长。 效果如何?看一组来自淘宝天猫团队生产环境的真实数据: 消除 50TB 的 Join 状态------难以想象吧? 成本降低 10 倍:计算资源从 2300 CU 降至 200 CU,吞吐量却保持不变 CPU 和内存节省超 80% 作业恢复速度提升 87% Ch...