Cette rubrique décrit les principales mises à jour de fonctionnalités et les corrections de bugs apportées à la version Realtime Compute for Apache Flink du 13 octobre 2025.
Le déploiement de la mise à niveau est progressif. Pour plus d'informations, consultez la dernière annonce dans la console Realtime Compute for Apache Flink. Les nouvelles fonctionnalités de cette version ne seront accessibles qu'une fois la mise à niveau terminée pour votre compte. Pour demander une mise à niveau accélérée, soumettez un ticket.
Présentation
Cette version apporte des améliorations au moteur et à la plateforme, notamment de nouvelles capacités de connecteurs, la recherche vectorielle par IA, des améliorations SQL, des optimisations de performances et des corrections de bugs.
Moteur
Ingestion des données
Source Kafka : Le format Canal-JSON analyse désormais les champs natifs MySQL_TYPE, ce qui améliore la fidélité des types lors de la consommation des événements de modification MySQL.
Connecteurs
Connecteur Hologres : Spécifiez le type de journal binaire à lire pour un contrôle plus granulaire de la synchronisation des données.
Connecteur StarRocks : Mise à jour pour s'aligner sur la version 1.2.11 de StarRocks Connector for Flink.
Connecteur Lindorm : Les tables de dimension prennent désormais en charge les jointures un-vers-plusieurs.
Connecteur MaxCompute : Définissez un fuseau horaire personnalisé pour le traitement des données inter-fuseaux horaires.
Connecteur SLS : Le paramètre
processorpermet de préfiltrer les données Simple Log Service (SLS) avant leur consommation, réduisant ainsi les coûts de traitement en aval.
Capacités IA
Recherche vectorielle : La fonction
VECTOR_SEARCHexécute des recherches de similarité en temps réel à l'aide de Milvus. Consultez VECTOR_SEARCH.Fonction IA : Davantage de paramètres configurables sont disponibles pour mieux contrôler le comportement des fonctions IA.
SQL et gestion des données
Conversion JSON : Utilisez la fonction
JSON_QUERYpour convertir directement un tableau contenu dans une chaîne JSON enARRAY<STRING>. Consultez Fonctions JSON.Catalogue StarRocks : Il n'est plus nécessaire de transmettre explicitement une URL lors de l'utilisation du catalogue StarRocks.
Optimisations des performances
Connecteur MySQL : L'optimisation du pushdown de prédicat pour les types booléens réduit les transferts de données inutiles.
Connecteur Hologres : Le pushdown de projection et la compression des données sont désormais appliqués lors de la consommation des journaux binaires, ce qui diminue la charge réseau et le traitement.
Connecteur MaxCompute : Les performances d'écriture des types complexes, tels que les tableaux, dans les tables standard sont améliorées.
Plateforme
Nouvelles fonctionnalités
| Fonctionnalité | Statut | Région |
|---|---|---|
| Workflows | Aperçu public | États-Unis (Silicon Valley) |
| Facturation hybride pour les espaces de travail YITIAN ARM | Disponible | Chine (Ulanqab) |
Améliorations de l'expérience plateforme
Expérience d'achat
La limite de 1 000 unités de calcul (CU) pour les espaces de travail par abonnement a été supprimée. Cette modification s'applique aux montées en puissance, aux nouveaux achats et aux conversions du paiement à l'utilisation vers l'abonnement, permettant ainsi une mise à l'échelle élastique pour les travaux à grande échelle.
Observabilité
Affichage unifié des métriques de garbage collection (GC) : Les métriques GC prennent désormais en charge ParallelGC et CMS, permettant une surveillance unifiée pour tous les types de GC.
**Nouvelle
busyTimePerSecondmétrique** : Fournit des informations précises sur la charge des travaux pour vous aider à identifier les goulets d'étranglement de performance, allouer les ressources efficacement et garantir la stabilité des travaux.
Modèle d'autorisations
Les autorisations de dossier sont désormais unifiées avec les autorisations relatives aux brouillons de travaux et aux requêtes de données. Vous pouvez créer des dossiers sans rencontrer d'erreurs d'autorisation.
Table matérialisée
Lors de la modification d'une table matérialisée, vous pouvez désormais mettre à niveau la version Ververica Runtime (VVR) directement dans l'interface. L'éditeur prend également en charge la comparaison des versions et met automatiquement à jour le déploiement du travail.
Configuration de la livraison des messages
Personnalisez la portée de livraison des messages pour obtenir un contrôle plus granulaire et réduire les coûts de notification.
Résumé des fonctionnalités
| Fonctionnalité | Description | Référence |
|---|---|---|
| Écritures par lots concurrentes Hologres | Écritures concurrentes dans les tables Hologres dotées d'une clé primaire après un reshuffle, augmentant le débit d'écriture. | Options de connecteur (VVR 11 ou ultérieur) |
| Optimisation de la consommation des journaux binaires Hologres | Pushdown de projection et compression des données lors de la consommation des journaux binaires, réduisant la charge réseau et le traitement. | — |
| Spécification du type de journal binaire Hologres | Spécifiez le type de journal binaire à lire pour une synchronisation des données plus granulaire. | — |
Analyse MySQL_TYPE Canal-JSON Kafka |
Le format Canal-JSON pour la source Kafka analyse désormais les types MySQL natifs. | Kafka |
Conversion String JSON en ARRAY<STRING> |
Utilisez JSON_QUERY pour convertir un tableau contenu dans une chaîne JSON en ARRAY<STRING>. |
Fonctions JSON |
| Recherche vectorielle IA | La fonction VECTOR_SEARCH exécute des recherches de similarité en temps réel à l'aide de Milvus. |
VECTOR_SEARCH |
| Paramétrage du fuseau horaire MaxCompute | Fuseaux horaires personnalisés pour le traitement des données inter-fuseaux horaires. | MaxCompute |
| Processeur de consommation SLS | Le paramètre processor préfiltre les données SLS avant leur consommation, réduisant ainsi les coûts de traitement en aval. |
SLS |
Corrections notables
Corrections des connecteurs
PostgreSQL CDC : Correction d'un interblocage lors de la lecture des données avec PostgreSQL CDC.
Connecteur Kafka : Correction d'un problème où le connecteur supprimait les informations de fuseau horaire lors de la conversion des horodatages comportant des attributs de fuseau horaire.
Connecteur Lindorm : Résolution d'une
NullPointerExceptionlors des jointures avec une table de dimension Lindorm.Connecteur Paimon : Correction d'une erreur survenant lors de l'affichage ou de la suppression d'une table Paimon après une mauvaise configuration des paramètres, qui renvoyait
Could not find any factory for identifier 'last_not_null_value'.
Corrections SQL
**
JSON_QUERYfonction** : Correction d'un problème de format avec la clauseRETURNING ARRAY<STRING>.