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如果你还不了解 Flink 是什么,可以查看我之前的介绍文章:Flink 介绍

如果你想跟着我一起学习 flink,欢迎查看订阅专栏:Flink 专栏

这篇文章列举了 Flink 每次发布的版本中的重要特性,从中可以看出 Flink 是如何一步一步发展到今天的。

Flink 的前身是 Stratosphere 项目,最初由柏林工业大学的研究团队开发。Stratosphere 项目旨在实现高性能的大数据处理和分析。

0.6.0

发布于 2014 年,这是在 Apache 内部的第一个版本,名称为 Flink。具有以下特点:

  • 定义:ApacheFlink 是用于集群的通用数据处理引擎。
  • 作业通过 Flink 的运行时引擎执行。
  • 数据存储在 Hadoop HDFS 中
  • 支持的资源管理器:standalone、Hadoop YARN
  • 支持的编程语言:Java、Scala

0.7.0

发布于 2014 年,引入下面的新特性:

  • FlinkStreaming:提供了一个 Java API,可以实时处理流数据源(例如Apache Kafka、Apache Flume等)。
  • 流式 Scala API:现在 Scala 和 Java 具有相同的语法和 Transformation,并在之后的版本中保持同步。

0.8.0

发布于 2015 年,引入下面的新特性:

  • 扩展文件系统:现在可以在 Flink 中使用 Hadoop 支持的所有文件系统
  • 支持窗口:引入了新的窗口 API,用于创建窗口、删除窗口元素等
  • hadoop 2.2.0+ 作为默认的依赖

0.9.0

发布于 2015 年,引入下面的新特性:

  • 引入 Table API:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-0.9/libs/table.html
  • 引入 Gelly 进行图处理:https://flink.apache.org/2015/08/24/introducing-gelly-graph-processing-with-apache-flink/
  • 引入机器学习库:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-0.9/libs/ml/
  • 引入 Akka 框架来作为 Flink 的 RPC 系统:http://akka.io/
  • 为流处理引入精确一次(exactly-once)语义保证。

0.10.0

发布于 2015 年,引入下面的新特性:

  • 支持 event-time、ingestion-time、processing-time 的流处理
  • 支持 stateful 流处理:提供接口用于定义、更新、查询操作符状态(operator state)
  • 支持高可用:引入 Zookeeper,支持为 standalone 集群和 YARN 设置高可用模式
  • 完善 DataStream API,引入流分区和窗口操作符,窗口设计受到 DataFlow 模型的启发,基于window assigners, triggers 和 evictors概念
  • 引入新的 Connector:
http://www.hkea.cn/news/665160/

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