Apache Flink2.0.0版本发布了，有哪些核心特点？

移除过时接口（如 DataSet API、Scala DataStream API），全面转向 DataStream API 和 Table API/SQL，推动用户迁移至统一编程模型。

弃用旧版 flink-conf.yaml，采用标准 YAML 格式的 config.yaml，提升配置灵活性与可维护性。

Kafka、JDBC 等核心连接器逐步适配新架构，确保与主流生态组件的兼容性。

亚秒级处理延迟满足实时特征工程需求，支持大语言模型（LLM）的实时推理与训练。

提供增量状态更新、版本回滚能力，并与 TensorFlow、PyTorch 等框架无缝集成，加速 AI 应用落地。

运行时根据数据量动态选择执行计划，如自适应 Broadcast Join、数据倾斜自动拆分（如识别并隔离热点 Key），减少 Shuffle 开销和长尾任务影响。

在 TPC-DS 基准测试中，复杂 Join 查询性能提升 40%，资源利用率提高 25%，适用于近实时 ETL、AI 特征预处理等场景。

访作为流批统一的核心抽象，用户可通过单一逻辑同时处理实时流与历史批数据，消除 Lambda 架构冗余。支持动态表结构演化、生产级调度器及与主流数据湖格式（如 Apache Paimon）的深度集成。

Apache Paimon 的深度整合强化了实时数据湖能力，支持 ACID 事务、增量更新和高效查询，适用于电商实时大屏、金融风控等场景。

引入基于分布式文件系统（如 HDFS、S3）的分离式状态管理，将状态存储与计算节点解耦，解决了容器化环境中本地磁盘限制、资源尖峰（如 RocksDB Compaction）及大规模状态扩缩容难题。

通过异步状态访问 API 和非阻塞式处理，允许状态 I/O 操作与计算逻辑并行，减少资源争用，提升吞吐量。SQL 算子（如 Join、窗口聚合）全面支持异步模式，性能可达本地存储的 75%-120%。

专为流处理设计，支持多路并行 I/O，优化远程存储读写性能，检查点效率提升 50% 以上，且支持 TB 级状态的秒级恢复。