Flink 1.10发布：Blink集成完成，强化Hive与K8S支持

"Flink 1.10 版本正式发布，完成了与Blink的集成，增强了对Hive的整合，以及对Kubernetes(K8S)的支持。此版本着重优化了内存管理，提供了K8S集成方案，并提升了与Hive的兼容性。" Apache Flink的1.10.0版本是社区努力的结晶，它修复了超过1200个问题，显著提高了Flink作业的性能和稳定性，并扩展了对Kubernetes和Python的兼容性。这个版本的亮点在于完成了与Blink的融合，加强了流式SQL与Hive的集成，使得数据处理更加高效便捷。 首先，Flink 1.10在内存管理方面进行了重要优化。原先的TaskExecutor内存模型存在不同配置模型的问题，特别是流处理和批处理之间的差异，以及RocksDB堆外配置的复杂性。为了简化和清晰化内存管理，Flink 1.10改进了TaskExecutor的内存模型和配置，使得它能够更好地适应各种部署环境，包括K8S、Yarn和Mesos。这种改进还统一了入口点，简化了如Zeppelin等下游框架的编程接口。 其次，Flink 1.10引入了对Kubernetes的深度集成。这使得在容器环境中运行Flink成为可能。Flink的ResourceManager现在可以与Kubernetes进行本地交互，动态分配Pod来满足作业需求，类似其在Yarn和Mesos上的行为。用户可以通过配置RBAC角色和服务账户来安全地在多租户环境中启动Flink集群。提交作业到Kubernetes上的Flink会话只需简单的CLI命令即可实现。 此外，Flink 1.10在Hive集成上取得了重大突破，使其适用于生产环境。该版本支持广泛的Hive版本，包括从1.0到3.1的所有主要分支。这意味着用户可以无缝地将Flink作业与现有的Hive元数据和表结构集成，极大地拓宽了Flink的使用场景。 Flink 1.10的发布为大数据处理带来了更强大的工具，提升了在分布式环境中的灵活性，加强了与关键组件如Hive的协同，以及在Kubernetes平台上的适应性，这些都是对数据处理领域的重要贡献。