这篇文章主要介绍“Flink1.8.0新功能有哪些”,在日常操作中,相信很多人在Flink1.8.0新功能有哪些问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Flink1.8.0新功能有哪些”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
Flink1.8.0发布,主要改变如下:
1.将会增量清除旧的State
2.对hadoop的支持发生改变
3.编程方面TableEnvironment弃用
4.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制文件
更多详细如下:
这次的发行版本讨论了Flink 1.7和Flink 1.8之间发生变化的重要方面,例如配置,特性或依赖性。
状态
1、使用TTL(生存时间)连续增量清除旧的Key状态
我们在Flink 1.6(FLINK-9510)中为Key状态引入了TTL(生存时间)。此功能允许在访问时清理并使Key状态条目无法访问。另外,在编写保存点/检查点时,现在也将清理状态。Flink 1.8引入了对RocksDB状态后端(FLINK-10471)和堆状态后端(FLINK-10473)的旧条数的连续清理。这意味着旧的条数将(根据TTL设置)不断被清理掉。
2、恢复保存点时对模式迁移的新支持
使用Flink 1.7.0, 我们在使用AvroSerializer(FLINK-10605)时添加了对更改状态模式的支持。使用Flink1.8.0,我们在TypeSerializers将所有内置迁移到新的序列化器快照抽象方面取得了很大进展,该抽象理论上允许模式迁移。在Flink附带的序列化程序中,我们现在支持PojoSerializer(FLINK-11485)和Java EnumSerializer (FLINK-11334)以及有限情况下的Kryo(FLINK-11323)的模式迁移格式。
3、保存点兼容性
TraversableSerializer 此序列化程序(FLINK-11539)中的更新,包含Scala的Flink 1.2中的保存点将不再与Flink 1.8兼容。可以通过升级到Flink 1.3和Flink 1.7之间的版本,然后再更新至Flink 1.8来解决此限制。
4、RocksDB版本冲突并切换到FRocksDB(FLINK-10471)
需要切换到名为FRocksDB的RocksDB的自定义构建,因为需要RocksDB中的某些更改来支持使用TTL进行连续状态清理。FRocksDB的已使用版本基于RocksDB的升级版本5.17.2。对于Mac OS X,仅支持OS X版本> =10.13的RocksDB版本5.17.2。
Maven 依赖
1、使用Flink捆绑Hadoop库的更改(FLINK-11266)
包含hadoop的便捷二进制文件不再发布。
如果部署依赖于flink-shaded-hadoop2包含 flink-dist,则必须从下载页面的可选组件部分手动下载并打包Hadoop jar并将其复制到/lib目录中。另外一种方法,可以通过打包flink-dist和激活 include-hadoopmaven配置文件来构建包含hadoop的Flink分发。
由于hadoop flink-dist默认不再包含在内,因此指定-DwithoutHadoop何时打包flink-dist将不再影响构建。
配置
1、TaskManager配置(FLINK-11716)
TaskManagers现在默认绑定到主机IP地址而不是主机名。可以通过配置选项控制此行为taskmanager.network.bind-policy。如果你的Flink集群在升级后遇到莫名其妙的连接问题,尝试设置taskmanager.network.bind-policy: name在flink-conf.yaml 返回前的1.8的设置行为。
Table API
1、直接表构造函数使用的取消预测(FLINK-11447)
Flink 1.8不赞成Table在Table API中直接使用该类的构造函数。此构造函数以前将用于执行与横向表的连接。你现在应该使用table.joinLateral()或 table.leftOuterJoinLateral()代替。这种更改对于将Table类转换为接口是必要的,这将使Table API在未来更易于维护和更清洁。
2、引入新的CSV格式符(FLINK-9964)
此版本为符合RFC4180的CSV文件引入了新的格式符。新描述符可用作 org.apache.flink.table.descriptors.Csv。目前,这只能与Kafka一起使用。旧描述符可org.apache.flink.table.descriptors.OldCsv用于文件系统连接器。
3、静态生成器方法在TableEnvironment(FLINK-11445)上的弃用
为了将API与实际实现分开,TableEnvironment.getTableEnvironment()不推荐使用静态方法。你现在应该使用 Batch/StreamTableEnvironment.create()。
4、表API Maven模块中的更改(FLINK-11064)
之前具有flink-table依赖关系的用户需要更新其依赖关系flink-table-planner以及正确的依赖关系flink-table-api-*,具体取决于是使用Java还是Scala: flink-table-api-java-bridge或者flink-table-api-scala-bridge。
5、更改为外部目录表构建器(FLINK-11522)
ExternalCatalogTable.builder()不赞成使用ExternalCatalogTableBuilder()。
6、更改为表API连接器jar的命名(FLINK-11026)
Kafka/elasticsearch7 sql-jars的命名方案已经更改。在maven术语中,它们不再具有sql-jar限定符,而artifactId现在以前缀为例,flink-sql而不是flink例如flink-sql-connector-kafka。
7、更改为指定Null的方式(FLINK-11785)
现在Table API中的Null需要定义nullof(type)而不是Null(type)。旧方法已被弃用。
连接器
1、引入可直接访问ConsumerRecord的新KafkaDeserializationSchema(FLINK-8354)
对于FlinkKafkaConsumers,我们推出了一个新的KafkaDeserializationSchema ,可以直接访问KafkaConsumerRecord。这包含了该 KeyedSerializationSchema功能,该功能已弃用但目前仍可以使用。
2、FlinkKafkaConsumer现在将根据主题规范过滤恢复的分区(FLINK-10342)
从Flink 1.8.0开始,现在FlinkKafkaConsumer总是过滤掉已恢复的分区,这些分区不再与要在还原的执行中订阅的指定主题相关联。此行为在以前的版本中不存在FlinkKafkaConsumer。如果您想保留以前的行为。请使用上面的 disableFilterRestoredPartitionsWithSubscribedTopics()配置方法FlinkKafkaConsumer。
考虑这个例子:如果你有一个正在消耗topic的Kafka Consumer A,你做了一个保存点,然后改变你的Kafka消费者而不是从topic消费B,然后从保存点重新启动你的工作。在此更改之前,您的消费者现在将使用这两个主题A,B因为它存储在消费者正在使用topic消费的状态A。通过此更改,您的使用者将仅B在还原后使用topic,因为我们使用配置的topic过滤状态中存储的topic。
其它接口改变:
1、从TypeSerializer接口(FLINK-9803)中删除了canEqual()方法
这些canEqual()方法通常用于跨类型层次结构进行适当的相等性检查。在TypeSerializer实际上并不需要这个属性,因此该方法现已删除。
2、删除CompositeSerializerSnapshot实用程序类(FLINK-11073)
该CompositeSerializerSnapshot实用工具类已被删除。现在CompositeTypeSerializerSnapshot,你应该使用复合序列化程序的快照,该序列化程序将序列化委派给多个嵌套的序列化程序。
到此,关于“Flink1.8.0新功能有哪些”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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