Apache Flink 1.10版实战：性能提升与重大特性概览

Apache Flink 十大技术难点实战1深入讲解了Flink作为新一代开源大数据计算引擎的重要更新和特性。作者李钰，作为阿里巴巴高级技术专家，分享了Flink 1.10.0版本的发布背景和关键亮点。 首先，Flink与阿里巴巴实时计算团队的紧密合作在2019年双十一后达到了高潮，阿里巴巴将经过业务实战打磨的Blink引擎开源并整合入Apache Flink，这标志着Flink生态的进一步壮大。Flink 1.10.0版本的发布不仅是Blink引擎融合的里程碑，它在生产可用性、功能和性能上都取得了显著进步。 以下是本次版本中的重点内容： 1. **Blink向Flink的合并**：Flink 1.10标志着Blink引擎的完全融入，这带来了整体性能和稳定性上的大幅提升，体现了社区对优化计算效率和用户体验的重视。 2. **生产可用性**：新版本强调了生产环境下的稳健性，使得Flink在实际部署和生产环境中更加可靠。 3. **功能增强**：1.10版本引入了新的Flink Batch SQL 1.10实践，提供了更丰富的SQL支持，方便开发者构建流处理和批处理应用。 4. **性能优化**：通过大量的代码修改和优化，提升了作业执行速度和吞吐量，使得Flink在处理大规模数据时更为高效。 5. **Kubernetes集成**：Flink 1.10 Native Kubernetes的初步集成，简化了在容器化平台上的部署和管理，提高了灵活性。 6. **Python支持**：PyFlink 1.10版本得到了重大优化，开发者可以更方便地使用Python编写和扩展Flink应用，增强了生态系统多样性。 7. **社区贡献**：该版本凝聚了来自218名贡献者的努力，解决了1270个JIRA问题，展示了Flink社区活跃度和对问题解决的重视。 Flink 1.10.0版本的发布不仅是一次技术升级，更是社区合作与创新的体现，为用户提供了更强大、稳定和易用的数据处理工具。对于Flink开发者来说，掌握这些新特性和技术难点实战将有助于提升工作效率和应对复杂的实时计算挑战。