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！

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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。

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