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在这个值得纪念的日子里，Flink 开发团队自豪地宣布 Apache Flink 2.0.0 正式对外发布！这不仅是 Flink 2.x 系列的初次亮相，更是自九年前 Flink 1.0 版本问世以来的一次重大飞跃。这个新版本凝聚了社区两年来的心血和智慧，标志着 Flink 发展史上新纪元的开始。在此次发布中，165 位贡献者齐心协力，完成了 25 项 Flink 改进提案（FLIP），并解决了 367 个问题。在此，我们对所有贡献者为这个里程碑版本所做出的努力表示诚挚的感谢！
回望过去十年，Apache Flink 经历了显著的演变。从 1.0 时代的有状态流计算引领者，到如今亚秒级延迟的实时解决能力慢慢的变成了行业标配。可现实是，实时计算引擎面临众多新的挑战：高昂的成本、复杂的分布式流处理概念以及学习曲线，制约了它在多元化应用场景中的广泛应用。同时，云原生架构、数据湖以及人工智能大语言模型的兴起，对实时系统提出了更高的要求。
在 Flink 2.0 的新篇章里，Flink 决心面对这些挑战，以更易用和可扩展的解决方案帮助各类组织充分的发挥大数据和人工智能的实时解决能力。此次更新引入了数项创新功能，旨在应对实时数据处理的关键挑战以及日渐增长的现代应用需求。分离式状态管理架构提升了 Flink 在云原生环境中的资源效率，同时保持高性能，减少资源消耗；物化表的引入使得用户专注于业务逻辑，无需再深究流处理的复杂性；批处理模式的优化为近实时处理提供了经济实惠的替代方案，极大地增加了 Flink 对多样化应用场景的适应能力。
此外，与 Apache Paimon 的深度集成推动了流式湖仓架构的发展，使 Flink 在实时数据湖场景中成为领先解决方案。随着AI和大语言模型的迅猛发展，市场对可扩展实时数据处理的需求也在增加。Flink 2.0 在性能、资源效率和易用性上的显著提升，使其成为AI工作流的强大后盾，确保 Flink 在实时数据处理创新中始终处于前沿。
值得注意的是，Flink 2.0 进行了全面的 API 和配置清理，可能会引发某些接口和行为的不兼容变更。对于升级的用户来说，关注这些变化特别的重要，以确保平稳迁移。
在新版本的亮点中，分离式状态管理以其创新性方法，让 Flink 更好地适应云原生时代的需求。新架构将状态存储与计算资源解耦，从而解决了本地磁盘限制和计算资源波动的问题，支持快速重缩放和轻量快速检查点。
物化表的加入，让流处理与批处理无缝联合，实现了数据处理的简洁高效。自适应批处理执行功能逐渐增强了动态性能，为处理大规模数据集提供了前所未有的便利。
Flink 2.0 的发布不仅是一次软件升级，更是实时数据处理生态系统中的一场革命。它在实时计算、AI和数据湖概念中搭建了一座桥梁，开启了发展新的可能性，帮助各行各业顺利进入大数据和AI的新时代。返回搜狐，查看更加多