最近 Flink Forward Asia 2024 上海 开始之后，大数据圈子里面就特别热闹，流式湖仓、流批一体、Data + AI 各个名词被不断提起。这些概念几年前就有了，不是一个新的概念。但是大会里面提出了 Fluss：面向实时分析设计的下一代流存储
，这个设计理念让人有种眼前一亮，但是又听的云里雾里。

今天我们就对 Fluss 进行探讨一下，揭开这个组件的神秘面纱。

Fluss 解决的问题

基本概念

网上关于 Fluss 的资料很少，我去找 Fluss 的官方网站找了好一会才找到，在这里给大家分享一下 Fluss 官方网站地址：https://alibaba.github.io/fluss-docs/

在Flink Forward Asia 2024 分享会中 Apache Flink PMC 也解释了 Fluss 组件主要解决了哪些问题：

1.主要解决Kafka 在实时分析场景遇到的问题

2.为 Paimon 提供实时数据层

部署实战

根据官网提供的建议 Flink 1.18 版本、JDK11 以上，从官方网站提供的部署来看非常简单，为了快速上手体验一下 Fluss 的功能，我们先采用官方的 Deploying Local Cluster 部署。

Fluss 下载源码部署

然后官方提供的部署步骤如下：

从这上面看超级简单，不愧是 Flink 家族出来的东西，写的部署文档和 Flink 部署文档一样简单明了。

当部署成功之后，会看到3个进程：

CoordinatorServer 是服务进程（主节点），TabletServer 是真正干活的节点，QuorumPeerMain 协调服务

Flink 端部署

Flink 端部署在这里就不说了，但是要把下面这个 jar 放到 flink lib 目录下面启动 Flink 集群即可。

实操

创建 CATALOG：

这里注意如果你的 Flinksql 和 Fluss 服务不在同一台机器的时候，需要把 Fluss conf 目录下的 server.yaml 配置文件里面三个配置改成你 Fluss 服务所在的主机名，如下图：

否则当你创建 CATALOG 的时候会报下面类似的错误：

创建表：

插入数据：

查询刚才插入的数据：

在这里可以看到查询刚才插入的数据表报错：Fluss only support queries on table with datalake enabled or point queries on primary key when it’s in batch execution mode.
这个的意思是，如果你的创建的表是数据湖表，是可以这样查询的。如果是普通表，就只能根据主键查询，我们上面创建表用的是 shop_id, user_id 联合主键，所以我们只能根据主键进行查询。

调整一下查询sql 语句如下：

结果就查询出来了，体验到这里，直观感受这个 Fluss 就是给 Flink 做的一个数据库，用来数据读写和查询的。那为什么 Doris 这种 MPP 数据库不能做呢？
猜测可能是像现在 Doris 为代表的数据库是用来做数据分析的，一般能承受的并发都不高。

大家都知道 Kafka 得益于它的底层分区、索引、攒批、零拷贝技术，所以它非常适合高并发的场景，看来 Fluss 需要往这方面努力。
下篇文章会给大家带来实操 Flink 向 Fluss 写数据同时入数据湖的操作，这里面也有一些坑在里面。最后欢迎大家来讨论，一起探讨大数据技术。