大数据处理利器Apache Flink 1.9强势登场，融合Blink威力无穷

Apache Flink 1.9 的到来，犹如一场久违的盛宴，点亮了大数据技术爱好者的世界。这不仅是一个版本的更新，更是一次跨越式变革，它不仅首次将阿里巴巴内部版本 Blink 合并入 Flink，还带来了批处理作业批式恢复、基于 Blink 的 Table API 和 SQL 新查询引擎（预览版）等重磅功能。

批处理作业批式恢复：赋能更加可靠的批处理

Apache Flink 1.9 首次引入了批处理作业批式恢复功能，为用户在数据处理任务中的批处理作业提供了更加可靠的保障。

Flink 将批处理作业分为多个阶段，即启动阶段、执行阶段和结束阶段。在过去的版本中，如果在批处理作业的执行阶段或结束阶段发生了故障，则整个作业会以失败告终，需要重新启动整个作业。在某些情况下，重新启动整个作业会导致冗长的等待，甚至产生不可逆的后果。

而在 Apache Flink 1.9 中，当批处理作业在执行阶段或结束阶段发生故障时，Flink 会启动批式恢复机制。批式恢复机制通过利用 Flink 的检查点功能来记录作业执行过程中的状态，并允许在故障发生后将作业恢复到最近一次检查点的状态。这不仅可以提高作业的成功率，还可以减少作业的重新启动时间，为批处理任务提供了更加可靠的环境。

基于 Blink 的 Table API 和 SQL 查询引擎：开辟统一数据处理新范式

Apache Flink 1.9 中的另一项重大革新是推出了基于 Blink 的 Table API 和 SQL 查询引擎（预览版）。这标志着 Flink 迈出了向统一数据处理平台发展的重要一步。

Table API 和 SQL 查询引擎为用户提供了一种更易用、更高效的方式来处理数据。用户可以像操作传统关系型数据库一样使用 SQL 语句来查询数据，而不必编写复杂的流处理或批处理程序。这大大降低了数据处理的门槛，让更多的人能够轻松地利用 Flink 处理数据。

Blink 是阿里巴巴内部自研的一款大数据处理引擎，它以其强大的性能和易用性赢得了广泛的认可。将 Blink 合并入 Flink，可以显著提升 Flink 的整体性能。同时，Blink 的加入也为 Flink 带来了更加丰富的功能，例如支持存储过程、自定义函数和 SQL UDF 等。

Apache Flink 1.9 亮点频现：引领大数据处理未来

除了以上两项重大功能更新外，Apache Flink 1.9 还带来了一系列其他改进，包括：

• 改进了对 Azure Blob 存储和 Google Cloud Storage 的支持
• 改进了对 Apache Kafka 和 Apache Pulsar 的支持
• 改进了状态后端 API，使其更加易用和可扩展
• 改进了异常处理，使 Flink 能够更好地处理错误和故障
• 改进了性能，使其能够处理更大的数据集并提供更快的查询响应时间

总之，Apache Flink 1.9 是一个值得期待的版本，它为大数据处理领域带来了众多创新，提升了 Flink 的整体性能和易用性，使 Flink 成为处理大数据的首选平台。