Apache Flink 1.10.0 重磅发布，年度最大规模版本升级！

新特性及优化

内存管理及配置优化

Flink 目前的 TaskExecutor 内存模型存在着一些缺陷，导致优化资源利用率比较困难，例如：

流和批处理内存占用的配置模型不同；
流处理中的 RocksDB state backend 需要依赖用户进行复杂的配置。

为了让内存配置变的对于用户更加清晰、直观，Flink 1.10 对 TaskExecutor 的内存模型和配置逻辑进行了较大的改动（FLIP-49 [7]）。这些改动使得 Flink 能够更好地适配所有部署环境（例如 Kubernetes, Yarn, Mesos），让用户能够更加严格的控制其内存开销。

■ Managed 内存扩展

Managed 内存的范围有所扩展，还涵盖了 RocksDB state backend 使用的内存。尽管批处理作业既可以使用堆内内存也可以使用堆外内存，使用 RocksDB state backend 的流处理作业却只能利用堆外内存。因此为了让用户执行流和批处理作业时无需更改集群的配置，我们规定从现在起 managed 内存只能在堆外。

■ 简化 RocksDB 配置

此前，配置像 RocksDB 这样的堆外 state backend 需要进行大量的手动调试，例如减小 JVM 堆空间、设置 Flink 使用堆外内存等。现在，Flink 的开箱配置即可支持这一切，且只需要简单地改变 managed 内存的大小即可调整 RocksDB state backend 的内存预算。

另一个重要的优化是，Flink 现在可以限制 RocksDB 的 native 内存占用（FLINK-7289 [8]），以避免超过总的内存预算——这对于 Kubernetes 等容器化部署环境尤为重要。关于如何开启、调试该特性，请参考 RocksDB 调试[9]。

注：FLIP-49 改变了集群的资源配置过程，因此从以前的 Flink 版本升级时可能需要对集群配置进行调整。详细的变更日志及调试指南请参考文档[10]。

统一的作业提交逻辑

在此之前，提交作业是由执行环境负责的，且与不同的部署目标（例如 Yarn, Kubernetes, Mesos）紧密相关。这导致用户需要针对不同环境保留多套配置，增加了管理的成本。

在 Flink 1.10 中，作业提交逻辑被抽象到了通用的 Executor 接口（FLIP-73 [11]）。新增加的 ExecutorCLI （FLIP-81 [12]）引入了为任意执行目标[13]指定配置参数的统一方法。此外，随着引入 JobClient（FLINK-74 [14]）负责获取 JobExecutionResult，获取作业执行结果的逻辑也得以与作业提交解耦。

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上述改变向用户提供了统一的 Flink 入口，使得在 Apache Beam 或 Zeppelin notebooks 等下游框架中以编程方式使用 Flink 变的更加容易。对于需要在多种不同环境使用 Flink 的用户而言，新的基于配置的执行过程同样显著降低了冗余代码量以及维护开销。

原生 Kubernetes 集成（Beta）

对于想要在容器化环境中尝试 Flink 的用户来说，想要在 Kubernetes 上部署和管理一个 Flink standalone 集群，首先需要对容器、算子及像 kubectl 这样的环境工具有所了解。

在 Flink 1.10 中，我们推出了初步的支持 session 模式的主动 Kubernetes 集成（FLINK-9953 [15]）。其中，“主动”指 Flink ResourceManager (K8sResMngr) 原生地与 Kubernetes 通信，像 Flink 在 Yarn 和 Mesos 上一样按需申请 pod。用户可以利用 namespace，在多租户环境中以较少的资源开销启动 Flink。这需要用户提前配置好 RBAC 角色和有足够权限的服务账号。

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正如在统一的作业提交逻辑一节中提到的，Flink 1.10 将命令行参数映射到了统一的配置。因此，用户可以参阅 Kubernetes 配置选项，在命令行中使用以下命令向 Kubernetes 提交 Flink 作业。

./bin/flink run -d -e kubernetes-session -Dkubernetes.cluster-id=<ClusterId> examples/streaming/WindowJoin.jar

如果你希望第一时间尝试这一特性，欢迎参考相关文档[16]、试用并与社区分享你的反馈意见：

Table API/SQL: 生产可用的 Hive 集成

Flink 1.9 推出了预览版的 Hive 集成。该版本允许用户使用 SQL DDL 将 Flink 特有的元数据持久化到 Hive Metastore、调用 Hive 中定义的 UDF 以及读、写 Hive 中的表。Flink 1.10 进一步开发和完善了这一特性，带来了全面兼容 Hive 主要版本[17]的生产可用的 Hive 集成。

■ Batch SQL 原生分区支持

此前，Flink 只支持写入未分区的 Hive 表。在 Flink 1.10 中，Flink SQL 扩展支持了 INSERT OVERWRITE 和 PARTITION 的语法（FLIP-63 [18]），允许用户写入 Hive 中的静态和动态分区。

写入静态分区

INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;
写入动态分区

INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 select_statement1 FROM from_statement;

对分区表的全面支持，使得用户在读取数据时能够受益于分区剪枝，减少了需要扫描的数据量，从而大幅提升了这些操作的性能。

■ 其他优化

除了分区剪枝，Flink 1.10 的 Hive 集成还引入了许多数据读取[19]方面的优化，例如：

投影下推：Flink 采用了投影下推技术，通过在扫描表时忽略不必要的域，最小化 Flink 和 Hive 表之间的数据传输量。这一优化在表的列数较多时尤为有效。
LIMIT 下推：对于包含 LIMIT 语句的查询，Flink 在所有可能的地方限制返回的数据条数，以降低通过网络传输的数据量。
读取数据时的 ORC 向量化：为了提高读取 ORC 文件的性能，对于 Hive 2.0.0 及以上版本以及非复合数据类型的列，Flink 现在默认使用原生的 ORC 向量化读取器。

■ 将可插拔模块作为 Flink 内置对象（Beta）

Flink 1.10 在 Flink table 核心引入了通用的可插拔模块机制，目前主要应用于系统内置函数（FLIP-68 [20]）。通过模块，用户可以扩展 Flink 的系统对象，例如像使用 Flink 系统函数一样使用 Hive 内置函数。新版本中包含一个预先实现好的 HiveModule，能够支持多个 Hive 版本，当然用户也可以选择编写自己的可插拔模块 [21]。

其他 Table API/SQL 优化

■ SQL DDL 中的 watermark 和计算列

Flink 1.10 在 SQL DDL 中增加了针对流处理定义时间属性及产生 watermark 的语法扩展（FLIP-66 [22]）。这使得用户可以在用 DDL 语句创建的表上进行基于时间的操作（例如窗口）以及定义 watermark 策略[23]。

CREATE TABLE table_name (

WATERMARK FOR columnName AS <watermark_strategy_expression>

) WITH (
...
)

■ 其他 SQL DDL 扩展

Flink 现在严格区分临时/持久、系统/目录函数（FLIP-57 [24]）。这不仅消除了函数引用中的歧义，还带来了确定的函数解析顺序（例如，当存在命名冲突时，比起目录函数、持久函数 Flink 会优先使用系统函数、临时函数）。

在 FLIP-57 的基础上，我们扩展了 SQL DDL 的语法，支持创建目录函数、临时函数以及临时系统函数（FLIP-79 [25]）：

CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM] FUNCTION

[IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]function_name

AS identifier [LANGUAGE JAVA|SCALA]

关于目前完整的 Flink SQL DDL 支持，请参考最新的文档[26]。

注：为了今后正确地处理和保证元对象（表、视图、函数）上的行为一致性，Flink 废弃了 Table API 中的部分对象申明方法，以使留下的方法更加接近标准的 SQL DDL（FLIP-64 [27]）。

■ 批处理完整的 TPC-DS 覆盖

TPC-DS 是广泛使用的业界标准决策支持 benchmark，用于衡量基于 SQL 的数据处理引擎性能。Flink 1.10 端到端地支持所有 TPC-DS 查询（FLINK-11491 [28]），标志着 Flink SQL 引擎已经具备满足现代数据仓库及其他类似的处理需求的能力。

PyFlink: 支持原生用户自定义函数（UDF）

作为 Flink 全面支持 Python 的第一步，在之前版本中我们发布了预览版的 PyFlink。在新版本中，我们专注于让用户在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数（UDF，另 UDTF / UDAF 规划中）（FLIP-58 [29]）。

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如果你对这一特性的底层实现（基于 Apache Beam 的可移植框架 [30]）感兴趣，请参考 FLIP-58 的 Architecture 章节以及 FLIP-78 [31]。这些数据结构为支持 Pandas 以及今后将 PyFlink 引入到 DataStream API 奠定了基础。

从 Flink 1.10 开始，用户只要执行以下命令就可以轻松地通过 pip 安装 PyFlink：

pip install apache-flink

更多 PyFlink 规划中的优化，请参考 FLINK-14500[32]，同时欢迎加入有关用户需求的讨论[33]。

重要变更

FLINK-10725[34]：Flink 现在可以使用 Java 11 编译和运行。
FLINK-15495[35]：SQL 客户端现在默认使用 Blink planner，向用户提供最新的特性及优化。Table API 同样计划在下个版本中从旧的 planner 切换到 Blink planner，我们建议用户现在就开始尝试和熟悉 Blink planner。
FLINK-13025[36]：新的 Elasticsearch sink connector[37] 全面支持 Elasticsearch 7.x 版本。
FLINK-15115[38]：Kafka 0.8 和 0.9 的 connector 已被标记为废弃并不再主动支持。如果你还在使用这些版本或有其他相关问题，请通过 @dev 邮件列表联系我们。
FLINK-14516[39]：非基于信用的网络流控制已被移除，同时移除的还有配置项“taskmanager.network.credit.model”。今后，Flink 将总是使用基于信用的网络流控制。
FLINK-12122[40]：在 Flink 1.5.0 中，FLIP-6[41] 改变了 slot 在 TaskManager 之间的分布方式。要想使用此前的调度策略，既尽可能将负载分散到所有当前可用的 TaskManager，用户可以在 flink-conf.yaml 中设置 “cluster.evenly-spread-out-slots: true”。
FLINK-11956[42]：
s3-hadoop 和 s3-presto 文件系统不再使用类重定位加载方式，而是使用插件方式加载，同时无缝集成所有认证提供者。我们强烈建议其他文件系统也只使用插件加载方式，并将陆续移除重定位加载方式。
Flink 1.9 推出了新的 Web UI，同时保留了原来的 Web UI 以备不时之需。截至目前，我们没有收到关于新的 UI 存在问题的反馈，因此社区投票决定[43]在 Flink 1.10 中移除旧的 Web UI。