全方位闡述Flink版本

一、Flink版本表

Flink作為應用廣泛的實時流處理引擎，每個版本都不斷地進行優化和更新。Flink版本表中記錄了所有Flink的歷史版本及其發布日期、狀態，用戶可以通過官方網站查看。在版本表中，對Flink版本的狀態分為三種，分別為：Experimental、Stable、Maintenance。

Experimental：實驗版本，有一些新功能或實驗性質的變化，一些API接口可能發生變化。

Stable：穩定版本，在經歷一段試用期後，已被大多數用戶採納，該版本的API接口不會再發生變化，而且在該版本上會修復很多bug。

Maintenance：維護版本，在該版本上不會引入新的特性，主要是修復已知的bug和安全問題。

二、Flink啟動命令

在Flink的安裝目錄下bin目錄中，可以看到啟動腳本，即flink run。使用flink run可以啟動一個Flink作業。例如，啟動一個jobmanager：

./bin/start-cluster.sh

Flink還提供了web頁面，可以通過web頁面對Flink集群進行監控和管理。啟動該web頁面可以使用如下命令：

./bin/start-web.sh

三、Flink版本1.13

Flink 1.13是一個很有趣的版本，它新增了很多新的功能。

1、Statful Functions：這是一種全新的應用程序編寫模式，可以使流處理應用程序更靈活，更易於開發維護。

2、Python Table API和SQL：Flink 1.13的Table API和SQL支持Python，用戶可以使用Python API和SQL執行流處理任務。

3、擴展Apache Kafka Connector：新版本擴展了Flink的Kafka連接器，使其支持新的kafka版本，包括Kafka 2.8/2.7/2.6/2.5/2.4/2.3/2.2。

4、增強的流式聚合：Flink 1.13增強了流式聚合的功能，users可以在聚合時使用更豐富的表達式。

四、Flink版本查看

查詢Flink版本有兩種方法：

1、通過log查看版本號：

> tail -f log/flink-*-standalonesession-*.log

Flink Version: 1.10.0

2、通過Flink Web UI查看版本號。

五、Flink版本升級

單擊此處以查看Flink版本升級的詳細過程。

1.備份並停止集群：在執行升級之前，需要先停止Flink集群並備份數據了，以防止數據丟失。一旦備份完成，停止flink集群。

2.更新Flink文件：現在可以將新的Flink文件複製到所有節點中去。

3.重啟所有節點：

./bin/stop-cluster.sh
./bin/start-cluster.sh

4.檢查所有節點日誌以確認是否成功。

tail -500f log/flink-*-standalonesession-*.log | grep "version"

六、Flink版本差異

1.Flink 1.9：它引入了Flink-ELib，可以用於應用程序的通用數據訪問（讀/寫），可以使用各種數據源和存儲模式。

2.Flink 1.10：將基於Akka交換站重新實現為基於Netty的交換站。新的交換站提供更好的吞吐量、更好的延遲，並減少了Flink自身的內存佔用。

3.Flink 1.11：引入了針對批處理優化的功能，允許Flink為事務級別的批處理任務生成兩階段提交協議。

4.Flink 1.12：針對Flink SQL和Table API的Python支持，允許使用Python API和SQL來開發和編寫Flink作業。

七、啟動Flink集群

1.啟動Flink集群：

./bin/start-cluster.sh

2.查看集群：

./bin/flink list -m localhost:8081

3.打開Flink Web UI：

在瀏覽器中輸入http://localhost:8081，即可打開Flink Web UI界面。

八、Apache Flink

Apache Flink是一個開源的流處理框架，可以用於流式處理和批處理。Flink基於Java平台，可以以類似於MapReduce的編程方式來處理數據。Flink使用了一種基於流模型的編程範式，它可以對無限的數據流進行高效的處理。

目前，Flink已經是最受歡迎的流處理引擎之一，被多個行業廣泛應用，例如金融、電商、物流等領域。它的優點是處理速度非常快，可以在流式處理中處理大量的數據。