ApacheFlink1.6.0有哪些改进-创新互联
小编给大家分享一下Apache Flink 1.6.0有哪些改进,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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Flink 的状态支持是使 Flink 在实现各种用例方面如此通用和强大的关键特性之一。为了使其更加容易使用,社区为其添加了 TTL 的原生支持(FLINK-9510, FLINK-9938),此功能允许在状态过期之后能够清理状态。在 Flink 1.6.0 中,定时器状态现在可以脱离出系统,而直接将其存放在 RocksDB 中(FLINK-9485)。最后,定时器的删除也得到显著提升(FLINK-9423)。
在 Flink 1.5.0 中,我们重新设计了 Flink 分布式架构,以增加对资源弹性和不同部署方案的支持,同时容器的集成得到进一步的提升。而在 Flink 1.6.0 中,对这里面一些没完成的进行了完善:所有的外部通信(包括作业提交)现在都是基于 HTTP/REST 的(FLINK-9280),这大大简化了容器(container)的设置(FLINK-9280)。Flink 1.6.0 还引入了容器入口点(container entrypoint),可以轻松引导容器化作业集群(FLINK-9488)。
流式 SQL 是最具有潜力的功能之一,因为它使 Flink 更易于访问。在 Apache Flink 1.6.0 中,社区进一步改进了 SQL CLI(FLINK-8863),使得针对大量数据源执行流式处理和批处理查询变得轻而易举(FLINK-8861)。此外,完整的 Avro 支持可以无缝地读取任何 Avro 数据(FLINK-9444)。最后,社区强化了 Flink 的 CEP 库(FLINK-9418)。
在最新的 Flink 版本中,我们添加了一个新的 StreamingFileSink(FLINK-9750),它将 BucketingSink 作为标准文件接收器。同时增加了对 ElasticSearch 6.x 的支持(FLINK-7386),并对 AvroDeserializationSchemas 做了修改,使得我们更加容易地摄取 Avro 数据(FLINK-9338)。
其他新功能以及提升
支持状态 TTL (FLINK-9510, FLINK-9938)
基于 RocksDB 的可扩展计时器(FLINK-9485)
更快删除定时器(FLINK-9423),显著提升定时器的删除。
添加了作业集群容器入口点(FLINK-9488):Flink 1.6.0 还引入了容器入口点(container entrypoint),可以轻松引导容器化作业集群(FLINK-9488)。
Fully RESTified Job Submission(FLINK-9280)
SQL 客户端 CLI 支持用户定义函数(FLINK-8863)
SQL 客户端 CLI 支持批处理查询(FLINK-8861)
SQL 客户端 CLI 支持 INSERT INTO 语句(FLINK-8858)
统一表接收器(Table Sinks)和格式(FLINK-8866,FLINK-8558)
新的 Kafka Table Sink(FLINK-9846)
Full SQL Avro Support (FLINK-9444)
提高了 SQL 和 Table API 的表达能力(FLINK-5878, FLINK-8688, FLINK-6810)
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