يتطلب تغيير عدد الأجهزة المخصصة لمهمة ما أثناء التشغيل القدرة على تقسيم الحالة أو دمجها لإعادة توزيعها على عدد أصغر أو أكبر من الأجهزة. ركز الكثير من العمل على القياس الديناميكي على التمثيل الداخلي للدولة. أصبح من الممكن الآن تكييف حجم الوظائف الجارية مع ضمان اتساق الحالة. الصورة: حرفيو البيانات
"تحويل معالج الدفق إلى قاعدة بيانات." وهذا يعني أنه يتم إرسال طلبات البحث عن المفاتيح مباشرة إلى Flink (بدلاً من مخزن أو قاعدة بيانات ذات قيمة أساسية)، ويجيب Flink مباشرةً من مشغله الداخلي ولاية. وهذا أمر مهم لأنه 1) يعني أن النتائج من حساب Flink يمكن الوصول إليها على الفور دون إرسالها أولاً إلى طبقة تخزين و2) تصبح طبقة التخزين غير ضرورية لاستخدام معين حالات. الصورة: حرفيو البيانات
تحسينات في طريقة تفاعل Flink مع مخازن البيانات الخارجية، على سبيل المثال، عند إثراء أحداث الدفق بالبيانات المخزنة في قاعدة البيانات. الصورة: أباتشي فلينك
في Flink 1.1، أصدر المجتمع أول نظام قياسات من Flink للمراقبة وتصحيح الأخطاء. يتم الآن عرض المقاييس في واجهة الويب الخاصة بـ Flink. الصورة: أباتشي فلينك
مصادقة Kerberos لـ YARN وHDFS وZookeeper وKafka وأمن الواجهة الخلفية للحالة. الصورة: مشروع كيربيروس/معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
واجهة برمجة تطبيقات الجدول عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات تعريفية ومضمنة لتحديد الاستعلامات العلائقية على الجداول الديناميكية والثابتة. التحسينات الرئيسية لـ Table API وSQL: 1) تدفق نوافذ المجموعة على Table API، 2) دعم العددية المحددة من قبل المستخدم ووظائف إنشاء الجداول، 3) تغطية محسنة كثيرًا للوظائف المضمنة وأنواع البيانات والعلاقات العاملين. الصورة: حرفيو البيانات
يمكن نشر Flink في مجموعة متنوعة من البيئات، من YARN إلى Mesos إلى Kubernetes. يتضمن Flink 1.2 تحسينات في إدارة الموارد ويجعل من السهل إضافة دعم للأدوات الجديدة في المستقبل. الصورة: أباتشي فلينك/ميسوس/هادوب