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Flink历史和版本-史上最通俗易懂的Flink源代码深入分析教程

1.前言

Flink是一个开源的流式计算引擎,自2014年起由Apache软件基金会开发和维护。Flink在过去几年中发展迅速,成为了流式计算领域的领导者之一。本文将介绍Flink的发展历程和版本更新情况。

2.发展历程

Flink最初是由德国柏林工业大学的研究人员开发的,最初的版本是Stratosphere。

Stratosphere于2014年被捐赠给Apache软件基金会,并在同年更名为Apache Flink。从那时起,Flink开始其快速的发展历程。

2015年,Flink发布了第一个稳定版本1.0。这个版本包括了许多新功能,如流式处理、批处理、迭代处理和图处理等。此外,Flink还发布了一个名为“DataSet API”的新API,以便用户可以更轻松地进行批处理。

2016年,Flink发布了版本1.1。这个版本包括了许多新功能,如分布式快照、集成的机器学习库、更好的流式处理性能等。此外,Flink还发布了一个名为“Table API”的新API,以便用户可以更轻松地进行SQL查询。

 2017年,Flink发布了版本1.3和1.4。这些版本包括了许多新功能,如更好的容错性能、更好的Windows支持、更好的批处理性能等。此外,Flink还发布了一个名为“DataStream API”的新API,以便用户可以更轻松地进行流式处理。

2018年,Flink发布了版本1.5和1.6。这些版本包括了许多新功能,如更好的SQL支持、更好的批处理性能、更好的流式处理性能等。此外,Flink还发布了一个名为“Stateful Functions”的新API,以便用户可以更轻松地构建分布式应用程序。

2019年,Flink发布了版本1.7和1.8。这些版本包括了许多新功能,如更好的Kafka集成、更好的容错性能、更好的批处理性能、更好的流式处理性能等。此外,Flink还发布了一个名为“Dynamic Scaling”的新功能,以便用户可以更轻松地扩展集群。

2020年,Flink发布了版本1.9和1.10。这些版本包括了许多新功能,如更好的Kubernetes支持、更好的异步I/O、更好的状态管理等。此外,Flink还发布了一个名为“PyFlink”的新API,以便Python用户可以更轻松地使用Flink。

2021年,Flink发布了版本1.11和1.12。这些版本包括了许多新功能,如更好的SQL支持、更好的状态管理、更好的Python支持等。此外,Flink还发布了一个名为“Flink Forward”的新活动,以便用户可以更轻松地了解Flink的最新进展。

3.版本更新情况

Flink的版本更新非常频繁,每个版本都包含了许多新功能和改进。以下是Flink的版本更新情况:

1.0版本:2015年3月发布,是第一个稳定版本,包括了流式处理、批处理、迭代处理和图处理等功能。

1.1版本:2016年6月发布,包括了分布式快照、集成的机器学习库、更好的流式处理性能等新功能。

1.2版本:2016年12月发布,包括了更好的容错性能、更好的Windows支持、更好的批处理性能等新功能。

1.3版本:2017年6月发布,包括了更好的容错性能、更好的Windows支持、更好的批处理性能等新功能。

1.4版本:2017年11月发布,包括了更好的容错性能、更好的Windows支持、更好的批处理性能等新功能。

1.5版本:2018年6月发布,包括了更好的SQL支持、更好的批处理性能、更好的流式处理性能等新功能。

1.6版本:2018年11月发布,包括了更好的SQL支持、更好的批处理性能、更好的流式处理性能等新功能。

1.7版本:2019年6月发布,包括了更好的Kafka集成、更好的容错性能、更好的批处理性能、更好的流式处理性能等新功能。

1.8版本:2019年11月发布,包括了更好的Kafka集成、更好的容错性能、更好的批处理性能、更好的流式处理性能等新功能。

1.9版本:2020年6月发布,包括了更好的Kubernetes支持、更好的异步I/O、更好的状态管理等新功能。

1.10版本:2020年11月发布,包括了更好的Kubernetes支持、更好的异步I/O、更好的状态管理等新功能。

1.11版本:2021年6月发布,包括了更好的SQL支持、更好的状态管理、更好的Python支持等新功能。

1.12版本:2021年11月发布,包括了更好的SQL支持、更好的状态管理、更好的Python支持等新功能。

总之,Flink的版本更新非常频繁,每个版本都包含了许多新功能和改进。这些新功能和改进使Flink变得更加强大、更加灵活,为用户提供了更好的数据处理解决

方案。

posted @ 2023-03-06 00:59  JackYang  阅读(1650)  评论(1)    收藏  举报
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