流计算

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该版本新增了对 Flink 1.20 的支持，并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。

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本文源自饿了么大数据架构师王沛斌在 Streaming Lakehouse Meetup Online 的分享，涵盖饿了么实时数仓演进历程、实时湖仓方案选型与探索及未来规划。文章详细介绍了饿了么从实时ETL、报表应用到监控补偿等多个典型应用场景，并展示了其数据架构全貌。通过对比 Paimon 与 Hudi、StarRocks 与 Hologres 等技术，饿了么最终选择了 Paimon 和 StarRocks 作为湖仓解决方案，实现了显著的成本节约与性能提升。未来，饿了么将继续优化实时湖仓架构，探索更多应用场景。

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多路直播概念

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虽然 Apache Flink 与 SFTP 之间的直接交互存在一定的限制，但通过一些创造性的方法和技术，我们仍然可以有效地实现对 SFTP 文件的读写操作。这既展现了 Flink 在处理复杂数据场景中的强大能力，也体现了软件工程中常见的问题解决思路——即通过现有工具和一定的间接方法来克服技术障碍。通过这种方式，Flink SQL 成为了处理各种数据源，包括 SFTP 文件，在内的强大工具。

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【9月更文挑战第7天】在大数据处理领域，Flink SQL 因其强大功能与简洁语法成为开发者首选。本文分享了编写高效 Flink SQL 的实用技巧：理解数据特征及业务需求；灵活运用窗口函数（如 TUMBLE 和 HOP）；优化连接操作，优先采用等值连接；合理选择数据类型以减少计算资源消耗。结合实际案例（如实时电商数据分析），并通过定期性能测试与调优，助力开发者在大数据处理中更得心应手，挖掘更多价值信息。

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【9月更文挑战第7天】在大数据时代，数据管理和处理尤为重要，尤其在保障数据安全与隐私方面。本文探讨如何利用Flink SQL实现数据脱敏，为实时数据处理提供有效的隐私保护方案。数据脱敏涉及在处理、存储或传输前对敏感数据进行加密、遮蔽或替换，以遵守数据保护法规（如GDPR）。Flink SQL通过内置函数和表达式支持这一过程。

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Flink Forward Asia 2024 将于11月29日至30日在上海举行，现公开征集议题。作为Apache Flink社区的重要年度活动，大会旨在汇集行业最佳实践和技术动态。议题覆盖流式湖仓、流批一体、Al大模型、生产实践等方向，并特别关注 Apache Paimon 和 Flink CDC 等社区项目。所有议题将由专业委员会筛选，确保高质量内容。欢迎开发者及数据专业人士提交议题或参与报名，共享技术盛宴。