Cette version s'appuie sur Ververica Runtime (VVR) 6.0.5 et Apache Flink 1.15.3. Elle intègre toutes les corrections de bugs d'Apache Flink 1.15.3.
Nouveautés de cette version :
Nouveau connecteur : Le connecteur StarRocks est désormais officiellement disponible pour les tables source et les tables de résultats.
Améliorations SQL : Le traitement d'événements complexes (CEP) de Flink SQL prend en charge les modèles de groupe et le modèle NO SKIP.
Améliorations CDC : Les mappages de types de données et la synchronisation des métadonnées
op_tssont désormais pris en charge lors de l'ingestion de données en temps réel.Connecteur Log Service : Nouvelles options pour configurer les compartiments Logstore et consommer les journaux à partir des points de contrôle du groupe de consommateurs.
Corrections de bugs : Résolution de trois problèmes affectant le connecteur Kafka, Flink CDC avec JDBC et Codegen.
Nouvelles fonctionnalités
| Fonctionnalité | Description | Références |
|---|---|---|
| Mappages de types de données dans le connecteur Flink CDC | Lorsque vous utilisez l'instruction CREATE DATABASE AS ou CREATE TABLE AS pour ingérer des données dans un data lake ou un entrepôt de données, les colonnes en amont et en aval peuvent avoir des types de données différents mais compatibles. Cela évite les erreurs d'incompatibilité de type inutiles. Limitation : Le magasin de données en aval doit être Hologres. |
Gérer les catalogues Hologres, Instruction CREATE TABLE AS |
| Modèles de groupe et modèle NO SKIP dans le CEP SQL de Flink | Le traitement d'événements complexes (CEP) de Flink SQL prend désormais en charge les modèles de groupe (tels que A(B C)+) et le modèle NO SKIP (tel que A B{4,10}?), permettant une correspondance d'événements plus expressive sur plusieurs éléments. |
Instructions CEP |
| Configuration des compartiments et points de contrôle des groupes de consommateurs dans le connecteur Log Service | Pour les Logstores comportant plus de 64 shards, spécifiez directement le nombre de compartiments dans la configuration du connecteur. Le connecteur peut également reprendre la consommation des journaux à partir des points de contrôle stockés dans un groupe de consommateurs spécifié. | Créer une table source Log Service |
| Connecteur StarRocks | Le connecteur StarRocks est désormais officiellement disponible. Utilisez-le pour lire les données des tables source StarRocks et écrire des données dans les tables de résultats StarRocks. | N/A |
Synchronisation des métadonnées op_ts dans CREATE TABLE AS |
Lors de l'exécution de l'instruction CREATE TABLE AS, les champs de métadonnées tels que op_ts sont désormais inclus dans la synchronisation. |
Gérer les catalogues MySQL |
Problèmes corrigés
Connecteur Kafka : Correction d'un problème où la modification des paramètres dans la clause
WITHdu connecteur Message Queue for Apache Kafka provoquait l'échec du déploiement au redémarrage.Flink CDC avec JDBC : Correction d'un problème empêchant l'affichage de la cause d'une erreur d'épuisement de la mémoire (OOM) lorsque Flink Change Data Capture (CDC) utilisait un pilote Java Database Connectivity (JDBC) pour lire les données dans un thread asynchrone.
Codegen : Correction d'un problème où une erreur Codegen provoquait l'affichage du message d'erreur
Table program cannot be compiled..