La versión VVR 8.0.1 incluida en esta actualización provoca pérdida de datos en escenarios específicos, lo que afecta la precisión de la información. Alibaba Cloud ha anunciado el fin del soporte (EOS) para VVR 8.0.1. Actualice a VVR 8.0.5 o posterior lo antes posible. Para consultar las instrucciones de actualización, consulte Upgrade the engine version of deployments. Proporcionamos el soporte y la orientación necesarios para facilitar una transición fluida hacia una versión más segura y estable. Agradecemos su comprensión y colaboración.
Esta versión de Realtime Compute for Apache Flink (VVR 8.0.1) se basa en Apache Flink 1.17.1 e incluye mejoras en el motor, nuevos conectores, optimizaciones de rendimiento y correcciones de bugs.
Actualizaciones del motor
VVR 8.0.1 hereda los siguientes cambios del motor de Apache Flink 1.17.1:
Generic Incremental Checkpoint (GIC): Introducido en Apache Flink 1.17, GIC mejora la velocidad y la estabilidad del proceso de checkpointing.
Unaligned checkpoints (UCs): Se mejoró la estabilidad bajo contrapresión. Los UCs ahora son aptos para uso en producción.
Procesamiento por lotes: El rendimiento mejoró significativamente.
Reestructuración del backend de estado empresarial
Se reconstruyó la arquitectura central del backend de estado empresarial, lo que ofrece mejoras en rendimiento y estabilidad:
Rendimiento
Se optimizaron el formato de estado, el sistema de almacenamiento de archivos y la estrategia de limpieza de datos. Esto reduce significativamente la presión sobre el espacio en disco local y mejora la velocidad de acceso al estado.
El rendimiento promedio en despliegues con estados grandes aumenta más del 40 %.
El tamaño del estado disminuye aproximadamente un 30 %.
Estabilidad
En despliegues con estados grandes (por ejemplo, 100 GB), el tiempo de interrupción causado por actualizaciones del despliegue se reduce de minutos a segundos.
El backend de estado empresarial reestructurado está habilitado de forma predeterminada en VVR 8.0.1. No se requiere configuración adicional.
Nuevas funciones
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Función |
Descripción |
Referencia |
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Conector de MongoDB Change Data Capture (CDC) |
Crea tablas de origen para leer datos incrementales desde bases de datos MongoDB mediante arquitectura de conjunto de réplicas o clúster fragmentado. Admite lectura de instantáneas incrementales: comienza con un escaneo completo paralelo de los datos históricos y luego cambia automáticamente a la captura incremental del flujo de registro de cambios. Garantiza el procesamiento exactly-once y admite varios modos de inicio. |
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Sincronización de nuevas tablas mediante |
Si se agregan nuevas tablas a la base de datos de origen después de iniciar un despliegue, este puede reiniciarse from una instantánea para capturar y sincronizar los datos de dichas tablas. |
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Incluir una instrucción |
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Configuración de tiempo de vida (TTL) por flujo en uniones regulares |
Permite configurar el TTL de forma independiente para cada flujo en una unión regular. Por ejemplo, establezca un flujo en 15 días y el otro en 1 día. Esto mejora la estabilidad del despliegue y reduce los costos operativos. |
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Conector de OceanBase |
Crea tablas de destino y tablas de dimensiones para OceanBase, una base de datos distribuida relacional de procesamiento híbrido transaccional/analítico (HTAP) desarrollada por Alibaba Group y Ant Group. OceanBase ofrece diversos beneficios, como consistencia fuerte, alta disponibilidad, alto rendimiento, escalabilidad en línea, gran compatibilidad con estándares SQL y bases de datos relacionales principales, además de bajos costos. |
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Pushdown de consultas en el conector de Simple Log Service (SLS) |
Filtra los datos en el origen, lo que mejora la eficiencia de lectura. |
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Tablas de destino en catálogos de SLS |
Escribe datos en SLS mediante tablas administradas por catálogo, de la misma manera que con las tablas permanentes. |
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Compatibilidad con AnalyticDB for PostgreSQL V7.0 |
Permite leer y escribir en instancias de AnalyticDB for PostgreSQL V7.0. |
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Tipos de datos adicionales de Tair |
Admite TairTs (conjuntos de datos de series temporales), TairVector (conjuntos de datos vectoriales para IA), TairCpc (detección de fraude en tiempo real), TairRoaring (perfilado de clientes en tiempo real) y TairGis. |
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Compatibilidad con Apache Paimon 0.5-snapshot y propagación de tipos de columna |
Admite Apache Paimon 0.5-snapshot. Los cambios en los tipos de columna de la tabla de origen de Flink CDC se aplican automáticamente a la tabla de Apache Paimon. |
Problemas corregidos
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Problema |
Descripción |
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Error del conector de MySQL con PolarDB for MySQL |
Aparecía el mensaje de error |
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Ausencia de salida en funciones de tabla con valor de ventana (TVF) con condiciones |
Cuando se utilizaba una TVF de ventana con condiciones de filtro, no se generaba ninguna salida. |
Despliegue de la actualización
Esta versión se implementa mediante una estrategia de lanzamiento canary durante un periodo de dos semanas. Una vez que la actualización llegue a su región y cuenta, la nueva versión del motor estará disponible para sus despliegues. Para obtener más detalles, consulte Upgrade the engine version of deployments. Esperamos sus comentarios.