ApacheFlink1.6.0有哪些改进
小编给大家分享一下Apache Flink 1.6.0有哪些改进，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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Apache Flink 1.6.0 重要更新主要包含以下几点：
Flink 的状态支持是使 Flink 在实现各种用例方面如此通用和强大的关键特性之一。为了使其更加容易使用，社区为其添加了 TTL 的原生支持(FLINK-9510, FLINK-9938)，此功能允许在状态过期之后能够清理状态。在 Flink 1.6.0 中，定时器状态现在可以脱离出系统，而直接将其存放在 RocksDB 中（FLINK-9485）。最后，定时器的删除也得到显著提升(FLINK-9423)。
在 Flink 1.5.0 中，我们重新设计了 Flink 分布式架构，以增加对资源弹性和不同部署方案的支持，同时容器的集成得到进一步的提升。而在 Flink 1.6.0 中，对这里面一些没完成的进行了完善：所有的外部通信（包括作业提交）现在都是基于 HTTP/REST 的（FLINK-9280），这大大简化了容器（container）的设置（FLINK-9280）。Flink 1.6.0 还引入了容器入口点（container entrypoint），可以轻松引导容器化作业集群（FLINK-9488）。
流式 SQL 是最具有潜力的功能之一，因为它使 Flink 更易于访问。在 Apache Flink 1.6.0 中，社区进一步改进了 SQL CLI（FLINK-8863），使得针对大量数据源执行流式处理和批处理查询变得轻而易举（FLINK-8861）。此外，完整的 Avro 支持可以无缝地读取任何 Avro 数据（FLINK-9444）。最后，社区强化了 Flink 的 CEP 库(FLINK-9418)。
在最新的 Flink 版本中，我们添加了一个新的 StreamingFileSink（FLINK-9750），它将 BucketingSink 作为标准文件接收器。同时增加了对 ElasticSearch 6.x 的支持（FLINK-7386），并对 AvroDeserializationSchemas 做了修改，使得我们更加容易地摄取 Avro 数据（FLINK-9338）。
其他新功能以及提升
支持状态 TTL (FLINK-9510, FLINK-9938)
基于 RocksDB 的可扩展计时器(FLINK-9485)
更快删除定时器（FLINK-9423），显著提升定时器的删除。
添加了作业集群容器入口点（FLINK-9488）：Flink 1.6.0 还引入了容器入口点（container entrypoint），可以轻松引导容器化作业集群（FLINK-9488）。
Fully RESTified Job Submission（FLINK-9280）
SQL 客户端 CLI 支持用户定义函数（FLINK-8863）
SQL 客户端 CLI 支持批处理查询（FLINK-8861）
SQL 客户端 CLI 支持 INSERT INTO 语句（FLINK-8858）
统一表接收器（Table Sinks）和格式（FLINK-8866，FLINK-8558）
新的 Kafka Table Sink（FLINK-9846）
Full SQL Avro Support (FLINK-9444)
提高了 SQL 和 Table API 的表达能力（FLINK-5878, FLINK-8688, FLINK-6810）
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