Apache Flink 2.0.0 ist mehr als nur ein Update – es ist der Beginn einer neuen Ära in der Welt der Echtzeitdatenverarbeitung und Big Data Analyse. Nach zwei Jahren intensiver Entwicklung und dem Beitrag von 165 Mitwirkenden wurde diese Version mit großer Spannung erwartet und stellt den ersten großen Versionssprung seit Flink 1.0, das vor neun Jahren erschienen ist, dar.
Die Flink-Community hat es sich zur Aufgabe gemacht, Flink zugänglicher, effizienter und zukunftssicher zu machen – mit Erfolg. Die Evolution von Flink spiegelt die rasante technologische Entwicklung und die neuen Anforderungen an moderne Datenarchitekturen wider. Ursprünglich wurde Flink vor allem für den Umgang mit zustandsbehafteten Berechnungen über Datenströme konzipiert – ein bahnbrechendes Konzept, das exakt-einmalige Verarbeitung mit komplexen Zuständen in Echtzeit möglich machte. Die Ansprüche an Echtzeitdatenverarbeitung sind seitdem jedoch enorm gestiegen. Flink 2.
0.0 trifft genau diese Herausforderungen und setzt auf Innovationen, die deutlich über reine Performance-Verbesserungen hinausgehen. Ein zentrales Highlight von Flink 2.0.0 ist das neu eingeführte Disaggregated State Management.
Dabei wird der Zustand der Anwendungen von der eigentlichen Rechenlogik vollständig entkoppelt und zentral auf verteilten Dateisystemen gespeichert. Dies spiegelt den Paradigmenwechsel hin zu Cloud-nativen Architekturen wider. Containerisierung und Kubernetes-Orchestrierung dominieren heute Produktionsumgebungen, weshalb die engen Verbindungen zwischen Speicher und Rechenknoten, wie sie in traditionellen Systemen üblich waren, immer mehr an Grenzen stoßen. Flinks Disaggregated State Storage ermöglicht eine flexible Skalierung, schnelle Reaktionszeiten bei Resizing von Anwendungen und reduziert den Ressourcenverbrauch deutlich. Technisch setzt Flink 2.
0 dabei auf ein asynchrones Ausführungsmodell, das parallelen und nicht-blockierenden Zugriff auf zustandsbehaftete Daten erlaubt. Flink hat sogar kritische SQL-Operatoren, wie Joins und Aggregationen, angepasst, um von dieser asynchronen Architektur zu profitieren. Die Umstellung erfolgt für Anwender dabei weitestgehend transparent und erfordert keine Anpassungen im Code. Besonders beeindruckend sind die Ergebnisse in Benchmarks wie Nexmark, bei denen viele Anfragen signifikante Leistungszuwächse zeigten. Im Herzen dieses neuen State Backends steht ForSt (für „For Streaming“).
Dieses speziell für Streaming-Anwendungen entwickelten Backend optimiert Zugriffe auf verteilte Dateisysteme und hält gleichzeitig die garantierte Zustandskonsistenz und Fehlertoleranz ein. Es löst Probleme traditioneller Speicherlösungen auf lokaler Ebene und macht Flink fit für die Herausforderungen umfangreicher und komplexer datengetriebener Systeme. Diese technologische Basis bildet den Boden für weitere wichtige Innovationen in Flink 2.0.0 – insbesondere die vollständige Vereinheitlichung von Stream- und Batch-Verarbeitung.
Das Konzept der Materialized Tables erlaubt es, historische sowie Echtzeitdaten in einer einzigen Pipeline zusammenzuführen. Entwickler können auf diese Weise komplexe Datenprozesse viel einfacher implementieren und müssen sich nicht mehr mit der Unterscheidung zwischen Batch- und Streaming-Engines auseinandersetzen. Die Materialized Tables unterstützen jetzt auch das Aktualisieren von Schemata und Abfragen ohne erneute Aufbereitung historischer Daten. Zudem wurde das Ökosystem um native Integration mit Apache Paimon erweitert. Paimon liefert ein modernes Lakehouse-Speicherformat mit ACID-Transaktionen, das perfekt mit Flinks Stream-Batch-Computing harmoniert.
Funktionen wie Nested Projection Pushdown und optimierte Lookup-Joins steigern die Effizienz und reduzieren den I/O-Aufwand erheblich. Maintenance-Aufgaben für Paimon-Tabellen können nun bequem per Flink SQL Procedure bewerkstelligt werden, was die Produktivität in operativen Umgebungen steigert. Neben der verbesserten Stream- und Batch-Kohärenz profitiert Flink 2.0 auch von umfangreichen Optimierungen in der Batch-Ausführung. Adaptive Join-Strategien ermöglichen es, während der Laufzeit die beste Methode automatisch auszuwählen, was insbesondere bei Broadcast Joins und Daten-Skew für enorme Performancegewinne sorgt.
Diese automatische Anpassung an dynamische Datenbedingungen führt zu einer robusteren und effizienteren Batchverarbeitung – ein wesentlicher Faktor für die Praxis, wenn Datenvolumina variieren. Die Performance im Batchmodus wurde durch Flink 2.0 messbar gesteigert. Ein TPC-DS-10TB Benchmark konnte eine um bis zu 16 Prozent verbesserte Ausführungszeit im Vergleich zur Vorgängerversion ohne zusätzliche Statistikdaten demonstrieren. Diese Optimierungen sind Beweis dafür, dass Flink weiterhin state-of-the-art für großskalige Datenverarbeitung bleibt.
Auch die Integration von Flink in die Welt der Künstlichen Intelligenz wurde mit dem Release deutlich ausgebaut. In Flink CDC 3.3, das eng mit Flink 2.0 verzahnt ist, sind dynamische Aufrufe von KI-Modellen direkt im Datenstrom möglich. Dies erlaubt beispielsweise die Echtzeit-Nutzung von OpenAI-Chat- und Embedding-Modellen für intelligente Datenverarbeitungsschritte wie semantische Analyse, Anomalieerkennung oder personalisierte Empfehlungen.
Zusätzlich wird in Flink SQL eine spezielle Syntax für die Definition und Nutzung von KI-Modellen eingeführt, die komplexe Daten- und AI-Workflows nahtlos vereint. Dieser Schritt macht Flink zum Rückgrat moderner, KI-getriebener Echtzeit-Anwendungen. Unvermeidlich bei einer so weitreichenden neuen Version sind auch Breaking Changes. Flink 2.0 stellt API-Bereinigungen und entfernt ältere Komponenten, deren Wartung nicht mehr sinnvoll ist.
Einschneidend ist das vollständige Entfernen der DataSet-API und der Migration auf DataStream-API bzw. Table API/SQL. Damit wird der Weg frei für eine modernere, einheitlichere Programmieroberfläche. Auch Unterstützung für Java 8 entfällt, der Fokus liegt nunmehr auf Java 17 und Java 21. Legacy-Konfigurationen und einige niedriger priorisierte Optionen wurden bereinigt, um das System wartbarer und moderner zu machen.
Ein großes Plus stellt die Einführung der DataStream API V2 dar, auch wenn diese aktuell noch als experimentell gilt. Sie vereinfacht komplexe Programmiermodelle und bringt neue Ansätze in State- und Zeit-Handling mit sich. Die Community arbeitet intensiv daran, diese API weiter auszubauen und für den produktiven Einsatz vorzubereiten. Auf betrieblichen Ebenen unterstützt Flink 2.0 jetzt nativen Kubernetes- und YARN-Support auch für Materialized Table Refresh-Jobs, was den Betrieb in Cloud-Infrastrukturen deutlich vereinfacht.
Der SQL-Gateway-Modus wurde neu strukturiert und bietet Anwendungsmodi als flexiblen Ersatz für das zuvor unterstützte Per-Job Deployment. Durch den hohen Beitrag von Open-Source-Entwicklern aus aller Welt gewann Flink 2.0 nicht nur technische Tiefe, sondern auch eine starke Gemeinschaft, die für künftige Innovationen sorgt. Die Kombination von Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit, moderner Cloud-Integration und KI-unterstützter Datenverarbeitung macht Apache Flink 2.0.
0 zur derzeit wohl spannendsten Echtzeit-Datenverarbeitungsplattform im Big Data-Umfeld. Für Unternehmen, die zukunftssichere Big Data Architekturen aufbauen wollen, bietet Flink 2.0.0 eine überzeugende Grundlage. Die nahtlose Unterstützung von hochvolumigen Streaming-Daten, die Integration in moderne Cloud-Ökosysteme sowie der Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und Effizienz sind entscheidende Vorteile bei der Bewältigung komplexer Datenherausforderungen.
Mit diesem Release öffnet sich Flink für eine noch größere Bandbreite an Einsatzszenarien – von klassischen Streaming-Analysen über datengetriebene KI-Applikationen bis hin zu innovativen Lakehouse-Architekturen. Apache Flink 2.0.0 definiert, wie Echtzeitdatenverarbeitung in der Cloud-Ära funktionieren muss: flexibel, skalierbar, performant und intelligent. Die Zukunft von Big Data Processing ist real, und sie heißt Flink 2.
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