Flink Forward Asia 2022 将于 11 月 26-27 日在线上举办，议程内容正式上线！

FFA 2022 官网：https://flink-forward.org.cn/

由 Apache Flink 核心贡献者与来自阿里巴巴、字节跳动、华为、Shopee、bilibili、美团等公司的一线技术专家解析 Flink 技术动向与应用实践，回归技术本质，打造全方位技术盛宴。

Flink 容错 2.0 的最新进展

梅源｜阿里云 Flink 存储引擎团队的负责人，Apache Flink 引擎架构师，Apache Flink PMC & Committer

Flink 是业界公认的大数据领域实时计算的标准，尽管如此我们也一直没有放松 Flink 在实时计算部分的进一步深耕与努力。这个 talk 将汇报 Flink 容错在过去一年中取得的一些进展和成果以及未来的展望。

首先第一部分就是过去一年中我们在 checkpoint 这个部分做的提升。随着 Generic log-based incremental checkpoints 的进一步完善，Checkpoint 这个部分的提升（快速稳定的 checkpoint）也逐步趋于成熟。

在这个 talk 中，我将分享一些 Changelog，unaligned checkpoint 以及 buffer debloating 相结合起来的实验结果。同时我也会讲一讲云原生背景下 rescaling 这个部分以及的一些提升，以及社区在统一 Snapshot 这个概念和操作方面所做的一些努力。

Flink Shuffle 3.0: Vision, Roadmap and Progress

宋辛童｜阿里云高级技术专家，Apache Flink PMC Member & Committer

Flink 诞生至今，其 Shuffle 架构的演进可以分为两个阶段：

• 初期的 1.0 阶段仅支持最基础的数据传输功能；2.0 阶段围绕性能、稳定性与流批一体架构做出了一系列的改进。

• 如今，随着 Flink 的应用场景与形态越来越丰富，Shuffle 架构也面临着众多新的挑战与机遇，即将迈入 3.0 阶段。

本次分享，我将围绕云原生、流批融合、自适应等关键词，展现我们所描绘的 Flink Shuffle 3.0 蓝图，并介绍相关工作的规划与进展情况。具体内容包括：流批自适应 Hybrid Shuffle、云原生多级存储自适应 Shuffle、Shuffle 整体架构升级与功能整合等。

Adaptive and flexible execution management for batch jobs

朱翥｜阿里云高级技术专家，Apache Flink PMC & Committer

为了更好的支持批处理作业的执行，提高其易用性、执行效率和稳定性，我们改进了 Flink 的执行管控机制：

1. 支持动态执行计划，使得 Flink 可以基于运行时的信息来调整执行计划。基于此，我们为 Flink 引入了自动并行度设置、自动均衡下发数据量的能力。

2. 支持更灵活(更细粒度)的执行管控，使得 Flink 可以同时运行多个相同任务的执行实例。

基于此，我们为 Flink 引入了预测执行的能力。除此之外，这些改进的机制也为将来进一步优化 Flink 作业执行提供了更多的可能。

Flink OLAP Improvement of Resource Management and Runtime

曹帝胄｜字节跳动基础架构工程师

Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题，也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。字节跳动 Flink 技术团队在去年作业调度和执行优化的基础上，对 Flink 引擎架构和功能实现进行大量深入优化，使 Flink 引擎在小规模数据量下，复杂作业执行的 QPS 从 10 提高到 100 以上，简单作业执行的 QPS 从 30 提高到 1000 以上。本次分享将从 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益以及未来规划等五个方面进行介绍。

1. 介绍 Flink 在 OLAP 遇到的难点和瓶颈。

2. 作业调度

• 从 Slot 粒度到 TaskManager 粒度的作业资源注册、申请和释放流程改造

• 作业初始化 JobManager 和 TaskManager 模块交互优化，支持跨作业 TaskManager 连接复用

• 作业计算任务部署结构和序列化优化

Runtime 执行

• 作业提交和结果获取从 Pull 模型到 Push 模型

• TaskManager 高并发初始化计算任务 CPU 瓶颈和优化

• JobManager 和 TaskManager 作业执行内存优化

收益

• 调度性能提升

• 核心业务介入

收益和未来规划

• Serverless 能力建设

• 性能提升

PyFlink 最新进展解读及典型应用场景介绍

付典｜阿里云高级技术专家，Apache Flink PMC & Committer

PyFlink 是从 Flink 1.9 开始引入的新功能，支持用户使用 Python 语言开发 Flink 作业，极大地方便了 Python 技术栈的开发人员，降低了 Flink 作业的开发门槛，同时也方便用户在 Flink 作业中使用丰富的 Python 三方库，极大地拓宽了 Flink 的应用场景。经过 Flink 1.9 到 Flink 1.16 多个版本的功能迭代，目前 PyFlink 功能已经日趋成熟，基本覆盖了 Flink Java & Scala API 中所提供的绝大多数功能。

在本次分享中，我们首先将简要介绍一下 PyFlink 项目当前所处的状态以及在刚刚发布的 Flink 1.16 版本中所支持的新功能；然后我们会通过一些具体的例子，对 PyFlink 的典型应用场景进行深入的解读，让用户对 PyFlink 的一些典型用法以及应用场景有一个直观的了解。

Apache Flink 1.16 功能解读

黄兴勃｜阿里云高级开发工程师，Apache Flink Committer，Flink 1.16 Release Manager

Apache Flink 一直以来都是 Apache 社区最活跃且持续高速发展的项目之一，在过往的每次版本发布中，Apache Flink 都会带来很多新功能、新特性，刚刚发布的 Flink 1.16 也同样如此。

在本次分享中，我们将首先介绍一下 Flink 1.16 的整体情况；然后我们将从三个方面来深入讲解 Flink 1.16 在流批一体的大方向上所做的改进，它们分别是：

1. 更稳定易用高性能的 Flink 批处理；

2. 持续领先的 Flink 流处理；

3. 蓬勃发展的 Flink 生态。

Apache Flink + Volcano: 大数据场景下高效调度能力实践

姜逸坤｜Volcano Reviewer，openEuler Infra Maintainer

王雷博｜华为云容器服务架构师、Volcano 社区负责人

Flink on Kubernetes 得到了越来越多的关注和使用，由于 Kubernetes 对批量调度支持缺乏，导致大数据场景调度经常出现资源死锁的问题，同时，缺乏队列、优先级、资源预留、多样性算力调度等高级能力。

本议题将介绍 Apache Flink 社区 FLIP-250: Support Customized Kubernetes Schedulers Proposal 的最新进展和最佳实践。

Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践

何润康｜字节跳动基础架构工程师

本次分享将主要分为 Flink OLAP 在字节跳动的业务实践以及遇到的问题，OLAP 集群运维和稳定性治理，SQL Query Optimizer 优化，Query Executor 优化，收益和未来规划等五个部分进行介绍。

1. Flink OLAP 在字节跳动的应用

• 总体架构，Flink OLAP 在字节跳动的落地情况

• 介绍业务使用过程中，运维、监控、稳定性、查询性能方面的要求和问题

Flink OLAP 集群运维和稳定性

• Flink OLAP 监控体系完善 VS 流计算

• Flink OLAP 发版和稳定性治理 VS 流计算

Query Optimizer 优化

• Plan 构建加速，包括 Plan Cache，Catalog Cache 等

• Optimizer 优化，丰富优化规则，包括下推能力增强，Join Filter 传递，统计信息增强等

Query Executor 优化

• 内存优化，包括 Codegen cache，ClassLoader 复用

• RuntimeFilter 优化

收益和未来规划

• 产品化完善，向量化引擎，物化视图，Optimizer 演进

Flink Connector 社区新动向与开发指南

罗根｜阿里云技术专家

任庆盛｜阿里云开发工程师，Apache Flink Committer

作为 Flink 生态的重要组成部分，connector 接口与通用组件在不断迭代以支持更多种类的外部系统。本议题将介绍 Flink connector 在社区的新功能与接口，包括 Sink V2 API，通用维表缓存框架，向 Apache Flink 贡献 connector 的流程，以及如何快速开发一个新的 connector 来对接外部系统。

基于 Log 的通用增量 Checkpoint

俞航翔｜Apache Flink Contributor

FLIP-158 引入的 ChangelogStateBackend 可以为用户作业提供更稳定快速的 Checkpoint，进一步提供更快速的 Failover 过程，同时为 Transactional sinks 作业提供更小的端到端延迟。

本议题将从 Checkpoint 的性能优化历程出发，介绍 ChangelogStateBackend 的基本机制、应用场景和未来规划，同时分享相关的性能测试结果。

Flink Unaligned Checkpoint 在 Shopee 的优化和实践

范瑞｜Tech Lead of Shopee Flink Runtime Team，Apache StreamPark Committer & Flink/Hadoop/HBase/RocksDB Contributor

Shopee 在 Flink 生产实践中，遇到了很多 Checkpoint 相关的问题，并尝试引入 Unaligned Checkpoint 解决部分问题。但调研后发现效果与预期有一定差距，所以在内部版本对其进行了深度改进，并将大部分改进已经反馈给了 Flink 社区。

这次演讲会包含以下内容：

1. Checkpoint 存在的问题

2. Unaligned Checkpoint 原理介绍

3. 大幅提升 UC 收益

4. 大幅降低 UC 风险

5. UC 在 Shopee 的生产实践和未来规划

Flink state 优化以及远程 state 的探索

张杨｜bilibili 资深开发工程师

1. Flink rocksdb state 的优化,调优了压缩流程,在大 state 任务场景,提升吞吐。

2. Flink remote state 探索,基于 bilibili 内部的 kv 存储,实现存算分离,加速任务恢复,同时更好的支持 Flink 的云原生部署。

StateBackend performance improvement with TerarkDB

李明｜字节跳动基础架构工程师

王义｜字节跳动基础架构工程师

TerarkDB 是字节跳动内部对 RocksDB 做了较多的优化后衍生出的 LSM 存储引擎，以提高存储引擎的性能，降低资源开销等。本次分享将从背景、业务痛点、Flink & TerarkDB 集成、收益以及未来规划等五个方面进行介绍。

1. 介绍 RocksDBStateBackend 在生产实践中遇到的问题

• 写放大严重导致 CPU 消耗和磁盘 IO 高

• SST 文件清理策略不通用导致空间不断膨胀

• Checkpoint 和 Compaction 共振导致 CPU 周期尖刺

介绍 TerarkDB 的核心优化，并和 RocksDB 进行对比

• KV 分离机制：降低写放大，减少资源使用

• Schedule TTL GC：加速文件回收，避免文件无法回收

Flink & TerarkDB 集成方案

• Flink 与 TerarkDB JNI 接口进行适配，支持 Flink Compaction FIlter

• 支持 RocksDB 和 TerarkDB 两种 StateBackend 共存

• 提供新的 Checkpoint 机制消除 CPU 周期尖刺

业务收益

未来规划

基于 Log 的通用增量 Checkpoint 在美团的进展

王非凡｜美团数据平台计算引擎工程师，Apache Flink Contributor

State Changelog based checkpoint 是 checkpoint 机制的一个重要演进，我们认为能够解决一些业务痛点问题，因此对其进行了跟进与共建。本次分享将按以下几方面展开介绍：

1. 相关背景

2. 美团应用场景与验证

3. State Changelog Restore 性能优化

4. State Changelog 存储选型探索

5. 后续规划

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