实时数据处理向智能化方向全面进化，最新的流处处理引擎已经可以支持用户在 Java、Python 以及 Flink SQL 中定义和管理 AI 模型，并可在 Flink SQL 查询中实时调用任意模型，实现数据流上的即时推理与智能决策。
近日，Apache Flink项目管理委员会（PMC）宣布新的动态， Apache Flink 2.1.0的升级，标志着实时流处理引擎迈入智能化新阶段。此次重大版本升级不仅增强了核心流处理能力，更首次深度集成了人工智能（AI）支持，使开发者能够在Java、Python及Flink SQL中定义、管理和实时调用机器学习模型，为构建端到端的实时AI工作流奠定了坚实基础。
内嵌AI，构建“会思考”的流数据能力
Flink 2.1.0 引入了 Model DDL（数据定义语言）与Table API支持，允许用户通过Java和Python以编程方式注册和管理AI模型。这一机制为模型集成提供了灵活、可代码化的替代方案，尤其适合需要版本控制和自动化部署的生产环境。
更重要的是，Flink SQL现在支持通过 ML_PREDICT 表值函数（TVF） 直接执行实时模型推理。这意味着开发者可以在标准SQL查询中无缝调用已注册的机器学习模型，对持续流入的数据进行即时预测与决策。
该功能支持：
1）内置模型提供商，开箱即用支持OpenAI等主流服务；
2）自定义扩展接口，用户可接入私有模型或第三方AI平台；
3）低延迟推理，与Flink的流式执行引擎深度整合，保障毫秒级响应。
据Flink PMC表示，Flink 2.1.0 版“加速了Flink从纯数据处理引擎向统一实时AI平台的演进”，为风控、个性化推荐、异常检测等场景提供了原生支持。
能力更强，全面提升表达力与灵活性
除了AI集成，Flink 2.1.0还带来多项关键增强：
1. Process Table Functions (PTF) 支持
PTF是Flink SQL中最强大的用户自定义函数类型，可视为所有其他UDF的“超集”。它能够将零个、一个或多个输入表映射为零个或多个输出行，支持复杂的状态操作、事件时间处理、定时器服务和变更日志访问。这一特性使得开发者可以实现媲美内置算子的高级逻辑，如窗口聚合扩展、会话生成、状态驱动的状态机等。
2. 新增 VARIANT 数据类型
为更好处理半结构化数据（如JSON），Flink引入了VARIANT类型，支持存储ARRAY、MAP（字符串键）、标量值及嵌套结构，并保留原始类型信息。相比传统的ROW或STRUCT类型，VARIANT在面对深度嵌套或动态演进的数据模式时展现出更强的灵活性。
用户可通过 PARSE_JSON 或 TRY_PARSE_JSON 函数将VARCHAR格式的JSON文本转换为VARIANT类型，便于后续查询与分析。
性能与运维的双重优化，更高效、更易用
Flink 2.1.0在性能和运维方面的升级体验如下：
1）通过DeltaJoin 算子能力的增强，引入新的流连接优化机制，显著提升简单流连接场景的性能与资源利用率。
2）对Smile二进制格式进行支持，为计划编译结果提供比JSON更紧凑、高效的序列化方式，降低内存开销。
3）增加了Async Sink 可插拔批处理机制，允许用户自定义异步写入的批处理策略，平衡吞吐与延迟。
4）加入了键控状态直查功能。通过Flink SQL直接查询检查点（Checkpoint）或保存点（Savepoint）中的键控状态，极大简化了作业调试、状态验证与故障排查流程，无需依赖外部工具。
结语
Apache Flink 2.1.0 的发布不仅是技术迭代，更是架构理念的跃迁。通过将AI推理能力原生嵌入流处理核心，Flink正在构建一个真正意义上的统一实时智能数据处理平台。无论是金融实时反欺诈、IoT设备预测性维护，还是用户行为实时个性化场景，企业现在都能在同一个引擎中完成从数据摄入到智能决策的全链路闭环的数据处理。
