Flink 1.15.0新特性：原生支持Oracle JDBC

资源摘要信息: "Apache Flink是一种开源的流处理框架，用于对数据流进行计算和分析。此版本的文件名为'flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz'，表明这是一个使用Scala 2.12版本构建的Flink 1.15.0的二进制压缩包。Flink 1.15.0版本相对于旧版本有了重大更新，其中一个重要的改进点是对于JDBC支持的增强，尤其是增加了对Oracle数据库的支持。" Apache Flink是一个分布式处理引擎，专为高性能、高吞吐量、低延迟的数据处理设计。Flink支持批处理和流处理，允许用户在同一个框架下以统一的方式处理各种形式的数据。Flink的设计理念是支持严格的顺序一致性保障，提供精确一次的状态一致性保证以及具备容错能力。Flink非常适合复杂事件处理、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据流分析、实时报表等场景。 Flink的1.15.0版本中，对于JDBC支持的更新意味着用户现在可以更方便地连接和处理来自Oracle数据库的数据。在之前的版本中，Flink可能不包含对Oracle JDBC驱动程序的内置支持，或者对Oracle的支持不够稳定和高效。Flink的JDBC连接器允许用户通过标准的JDBC API连接到不同的关系型数据库系统，进行数据的读写操作。这一改进对于那些使用Oracle数据库作为数据源或目标的用户来说是个好消息，它为Flink提供了更广泛的适用场景。 Scala是一种多范式的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的特性。Flink选择Scala作为其API设计的一部分，主要是因为Scala提供了丰富的函数式编程特性，这使得Flink在处理复杂的数据流时具有高度的灵活性和表达力。Scala 2.12是该语言的一个重要版本，它专注于优化性能和改进与JVM的集成，因此选择Scala 2.12版本作为构建Flink的基础是合理的。 值得注意的是，Flink的设计不仅仅局限于流处理。它同样提供了强大的批处理能力，能够执行与传统大数据框架（如Hadoop MapReduce）类似的批处理任务。Flink的这种设计使得开发者能够使用一套统一的API来处理不同的数据处理场景，而不必依赖于多个框架或进行额外的抽象转换。 Flink的生态系统中包含了许多组件，例如用于数据源连接的Connector（例如Kafka、Elasticsearch、HDFS等），用于状态管理和容错的State Backend，用于时间控制的Time Characteristic，以及用于执行和调度作业的JobManager和TaskManager等。 在使用和部署Flink之前，用户需要下载相应版本的二进制压缩包，并进行解压安装。压缩包中会包含所有必要的执行文件、库文件和配置文件，用户可以按照官方文档的指示进行快速部署。为了充分利用Flink的所有功能，还需要对Flink的配置文件进行适当的调整，以满足具体的应用需求，比如资源分配、并行度设置等。 此外，Flink社区持续活跃，随着新版本的发布，Flink不断添加新功能和性能优化，如对分布式快照算法的改进，以及对资源和作业调度的优化等。这些都是为了让Flink更好地服务于企业级的大数据应用，满足日益增长的数据处理需求。