62、Flink实战：Flink1.11Release文档解读-程序员快看-教程，程序员编程资料站

集群和部署

支持 Hadoop 3.0 及更高的版本：Flink 不再提供任何 flink-shaded-hadoop- 依赖。用户可以通过配置 HADOOP_CLASSPATH 环境变量(推荐)或在 lib 文件夹下放入 Hadoop 依赖项。另外 include-hadoop Maven profile 也已经被移除了。
移除了 LegacyScheduler：Flink 不再支持 legacy scheduler，如果你设置了 jobmanager.scheduler: legacy 将不再起作用并且会抛出 IllegalArgumentException 异常，该参数的默认值并且是唯一选项为 ng。
将用户代码的类加载器和 slot 的生命周期进行绑定：只要为单个作业分配了至少一个 slot，TaskManager 就会重新使用用户代码的类加载器。这会稍微改变 Flink 的恢复行为，从而不会重新加载静态字段。这样做的好处是，可以大大减轻对 JVM metaspace 的压力。
slave 文件重命名为 workers：对于 Standalone 模式安装，worker 节点文件不再是 slaves 而是 workers，以前使用 start-cluster.sh 和 stop-cluster.sh 脚本的设置需要重命名该文件。
完善 Flink 和 Docker 的集成：Dockerfiles 文件样例和 build.sh Docker 镜像文件都从 Flink GitHub 仓库中移除了，这些示例社区不再提供，因此 flink-contrib/docker-flink 、 flink-container/docker 和 flink-container/kubernetes 模块都已删除了。目前你可以通过查看 Flink Docker integration 官方文档学会如何使用和自定义 Flink Docker 镜像，文档中包含了 docker run、docker compose、docker swarm 和 standalone Kubernetes。

内存管理

JobManager 使用新的内存模型：可以参考 FLIP-116，介绍了 JobManager 新的内存模型，提供了新的配置选项来控制 JobManager 的进程内存消耗，这种改变会影响 Standalone、YARN、Mesos 和 Active Kubernetes。如果你尝试在不做任何调整的情况下重用以前的Flink 配置，则新的内存模型可能会导致 JVM 的计算内存参数不同，从而导致性能发生变化甚至失败，可以参考 Migrate Job Manager Memory Configuration 文档进行迁移变更。jobmanager.heap.size 和 jobmanager.heap.mb 配置参数已经过期了，如果这些过期的选项还继续使用的话，为了维持向后兼容性，它们将被解释为以下新选项之一：

下面两个选项已经删除了并且不再起作用了：

JVM 参数，JobManager JVM 进程的 direct 和 metaspace 内存现在通过下面两个参数进行配置：

如果没有正确配置或存在相应的内存泄漏，这些新的限制可能会产生相应的 OutOfMemoryError 异常，可以参考 OutOfMemoryError 文档进行解决。

jobmanager.memory.off-heap.size
jobmanager.memory.jvm-metaspace.size
containerized.heap-cutoff-ratio
containerized.heap-cutoff-min
jobmanager.memory.heap.size：JVM Heap，为了 Standalone 和 Mesos 部署
jobmanager.memory.process.size：进程总内存，为了容器部署（Kubernetes 和 YARN）
移除过期的 mesos.resourcemanager.tasks.mem参数

Table API/SQL

Blink planner 成为默认的 planner
改变了 Table API 的包结构：由于包 org.apache.flink.table.api.scala/java 中的各种问题，这些包下的所有类都已迁移。此外，如 Flink 1.9 中所述，scala 表达式已移至 org.apache.flink.table.api 。

如果你之前使用了下面的类：

如果你不需要转换成 DataStream 或者从 DataStream 转换，那么你可以使用：

如果你需要转换成 DataStream/DataSet，或者从 DataStream/DataSet 转换，那么你需要将依赖 imports 改成：

对于 Scala 表达式，使用下面的 import：

如果你使用 Scala 隐式转换成 DataStream/DataSet，或者从 DataStream/DataSet 转换，那么该导入

org.apache.flink.table.api.bridge.scala._
org.apache.flink.table.api._ instead of org.apache.flink.table.api.bridge.scala._
org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.bridge.scala.BatchTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.TableEnvironment
org.apache.flink.table.api.java.StreamTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.java.BatchTableEnvironment
org.apache.flink.table.api.scala.BatchTableEnvironment
移除 StreamTableSink 接口中的 emitDataStream 方法：该接口的 emitDataStream 方法将移除
移除 BatchTableSink 中的 emitDataSet 方法：将该接口的 emitDataSet 方法重命名为 consumeDataSet 并且返回 DataSink
纠正 TableEnvironment.execute()** 和** StreamTableEnvironment.execute() 的执行行为：在早期的版本， TableEnvironment.execute() 和 StreamExecutionEnvironment.execute() 都可以触发 Table 程序和 DataStream 程序。从 Flink 1.11.0 开始，Table 程序只能由 TableEnvironment.execute() 触发。将 Table 程序转换为 DataStream 程序（通过 toAppendStream() 或 toRetractStream() 方法）后，只能由 StreamExecutionEnvironment.execute() 触发它。
纠正 ExecutionEnvironment.execute() 和 BatchTableEnvironment.execute() 的执行行为：在早期的版本中， BatchTableEnvironment.execute() 和 ExecutionEnvironment.execute() 都可以触发 Table 和 DataSet 应用程序（针对老的 planner）。从 Flink 1.11.0 开始，批处理 Table 程序只能由 BatchEnvironment.execute() 触发。将 Table 程序转换为DataSet 程序（通过 toDataSet() 方法）后，只能由 ExecutionEnvironment.execute() 触发它。
在 Row 类型中添加了更改标志：在 Row 类型中添加了一个更改标志 RowKind

配置

重命名 log4j-yarn-session.properties 和 logback-yarn.xml 配置文件：日志配置文件 log4j-yarn-session.properties 和 logback-yarn.xml 被重命名为 log4j-session.properties 和 logback-session.xml 而且， yarn-session.sh 和 kubernet -session.sh 使用这些日志配置文件。

状态

删除已弃用的后台清理开关：StateTtlConfig#cleanupInBackground 已经被删除，因为在 1.10 中该方法已被弃用，并且默认启用了后台 TTL。
删除禁用 TTL 压缩过滤器的的选项：默认情况下，RocksDB 中的 TTL 压缩过滤器在 1.10 中是启用的，在 1.11+ 中总是启用的。因此，在 1.11 中删除了以下选项和方法：
state.backend.rocksdb.ttl.compaction.filter.enabled
- StateTtlConfig#cleanupInRocksdbCompactFilter()
- RocksDBStateBackend#isTtlCompactionFilterEnabled
- RocksDBStateBackend#enableTtlCompactionFilter
- RocksDBStateBackend#disableTtlCompactionFilter
(state_backend.py) is_ttl_compaction_filter_enabled
(state_backend.py) enable_ttl_compaction_filter
(state_backend.py) disable_ttl_compaction_filter
改变 StateBackendFactory#createFromConfig 的参数类型：从 Flink 1.11 开始， StateBackendFactory 接口中的 createFromConfig方法中的参数变为 ReadableConfig 而不是 Configuration。Configuration 类是 ReadableConfig 接口的实现类，因为它实现了 ReadableConfig 接口，所以自定义 StateBackend 也应该做相应的调整。
删除过期的 OptionsFactory 和 ConfigurableOptionsFactory 类：过期的 OptionsFactory 和 ConfigurableOptionsFactory 类已被删除。请改用 RocksDBOptionsFactory 和 ConfigurableRocksDBOptionsFactory。如果任何类扩展了DefaultConfigurableOptionsFactory，也请重新编译你的应用程序代码。
默认情况下启用 setTotalOrderSeek：从 Flink 1.11 开始，默认情况下，RocksDB 的 ReadOptions 将启用 setTotalOrderSeek 选项。这是为了防止用户忘记使用 optimizeForPointLookup。为了向后兼容，我们支持通过 RocksDBOptionsFactory 自定义 ReadOptions。如果观察到性能下降，请将 setTotalOrderSeek 设置为 false（根据我们的测试，这种情况不应该发生）。
增加 state.backend.fs.memory-threshold 的默认值：state.backend.fs.memory-threshold 的默认值已从 1K 增加到20K，以防止在远程 FS 上为小状态创建太多小文件。对于那些 source 处配置很多并行度或者有状态的算子的作业可能会因此变更而出现 JM OOM 或 RPC message exceeding maximum frame size 的问题。如果遇到此类问题，请手动将配置设置回 1K。

PyFlink

对于不支持的数据类型将抛出异常：可以使用一些参数（例如，精度）来配置数据类型。但是，在以前的版本中，用户提供的精度没有任何效果，会使用该精度的默认值。为了避免混淆，从 Flink 1.11 开始，如果不支持该数据类型，则将引发异常。更改包括：
TimeType 精度只能为 0
VarBinaryType/VarCharType 的长度是 0x7fffffff
DecimalType 可选值是 38/18
TimestampType/LocalZonedTimestampType 的精度只能是 3
DayTimeIntervalType 的单位是 SECOND ，fractionalPrecision 精度只能为 3
YearMonthIntervalType 的单位是 MONTH ，yearPrecision 精度只能为 2
CharType/BinaryType/ZonedTimestampType 不支持

监控

将所有的 MetricReporters 转换为 plugins：Flink 的所有 MetricReporters 都已经转换为 plugins，它们不再存放在 lib 目录下（这样做可能会导致依赖冲突），而应该放到 /plugins/<some_directory> 目录下。
改变 DataDog 的 metrics reporter Counter Metrics：现在 DataDog metrics reporter 程序将 Counter 指标上报为报告时间间隔内的事件数，而不是总数，将 Counter 语义与 DataDog 文档保持一致。
切换 Log4j2 为默认的：Flink 现在默认使用 Log4j2，希望恢复到 Log4j1 的用户可以在日志文档中找到操作说明
更改 JobManager API 的日志请求行为：从 JobManager 服务端请求一个不可用的 log 或者 stdout 文件现在会返回 404 状态码，在之前的版本中，会返回 file unavailable 。
移除 lastCheckpointAlignmentBuffered metric：现在 lastCheckpointAlignmentBuffered metric 已经被移除了，因为在发出 Checkpoint barrier 之后，上游的任务不会发送任何数据，直到下游侧完成对齐为止，WebUI 仍然会显示该值，但现在始终为 0。

Connectors

移除 Kafka 0.8/0.9 Connector
移除 ElasticSearch 2.x Connector
移除 KafkaPartitioner
改进的 fallback 文件系统，以只处理特定的文件系统
将 FileSystem#getKind 方法设置过期的

Runtime

流作业在 Checkpoint 同步部分失败时会立即失败：无论配置什么参数，Checkpoint 同步部分中的失败（如算子抛出异常）都将立即使其任务（和作业）失败，从 Flink 1.5 版本开始，可以通过设置 setTolerableCheckpointFailureNumber(...) 或 setFailTaskOnCheckpointError(...) 参数来忽略此类的失败，现在这两个参数只影响异步的失败。
Checkpoint 超时不再被 CheckpointConfig#setTolerableCheckpointFailureNumber 忽略：现在将 Checkpoint 超时视为正常的 Checkpoint 故障，并根据 CheckpointConfig＃setTolerableCheckpointFailureNumber 配置的值进行检查。

各种接口变更

移除过期的 StreamTask#getCheckpointLock() ：在方法在 Flink 1.10 中已经设置过期了，目前不再提供该方法。用户可以使用 MailboxExecutor 来执行需要与任务线程安全的操作。
flink-streaming-java 模块不再依赖 flink-client 模块：从 Flink 1.11.0 开始，flink-streaming-java 模块不再依赖 flink-client 模块，如果你项目依赖于 flink-client 模块，需要显示的添加其为依赖项。
AsyncWaitOperator 是可链接的：默认情况下，将允许 AsyncWaitOperator 与所有算子链接在一起，但带有 SourceFunction 的任务除外。
更改了 ShuffleEnvironment 接口的 createInputGates 和 createResultPartitionWriters 方法的参数类型。
CompositeTypeSerializerSnapshot#isOuterSnapshotCompatible 方法标示过期了。
移除了过期的 TimestampExtractor：可以使用 TimestampAssigner 和 WatermarkStrategies。
将 ListCheckpointed 标示为过期的：可以使用 CheckpointedFunction 作为代替
移除了过期的 state 连接方法：移除了 RuntimeContext#getFoldingState() 、 OperatorStateStore#getSerializableListState() 和 OperatorStateStore#getOperatorState() 连接状态的方法，这意味着在 1.10 运行成功的代码在 1.11 上是运行不了的。