Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Service géré Amazon pour Apache Flink 1.19 Le service géré pour Apache Flink prend désormais en charge la version 1.19.1 d'Apache Flink. Cette section présente les principales nouvelles fonctionnalités et modifications introduites avec la prise en charge d'Apache Flink par Managed Service for Apache Flink 1.19.1. **Note** Si vous utilisez une version antérieure d'Apache Flink prise en charge et que vous souhaitez mettre à niveau vos applications existantes vers Apache Flink 1.19.1, vous pouvez le faire en utilisant des mises à niveau de version d'Apache Flink sur place. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Utiliser des mises à niveau de version sur place pour Apache Flink](how-in-place-version-upgrades.md). Grâce aux mises à niveau de version sur place, vous conservez la traçabilité des applications par rapport à un ARN unique pour toutes les versions d'Apache Flink, y compris les instantanés, les journaux, les métriques, les balises, les configurations Flink, etc. ## Fonctionnalités prises en charge Apache Flink 1.19.1 apporte des améliorations à l'API SQL, telles que des paramètres nommés, un parallélisme de source personnalisé et des TTL d'état différents pour les différents opérateurs Flink. **Fonctionnalités prises en charge et documentation associée** | Fonctionnalités prises en charge | Description | Référence de la documentation Apache Flink | | --- | --- | --- | | API SQL : prise en charge de la configuration de différents TTL d'état à l'aide de SQL Hint | Les utilisateurs peuvent désormais configurer l'état TTL sur le stream, les jointures régulières et l'agrégation de groupes. | [FLIP-373: Configuration de différents TTL d'état à l'aide de SQL Hint ](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-373%3A+Support+Configuring+Different+State+TTLs+using+SQL+Hint) | | API SQL : prise en charge des paramètres nommés pour les fonctions et les procédures d'appel | Les utilisateurs peuvent désormais utiliser des paramètres nommés dans les fonctions, au lieu de se fier à l'ordre des paramètres. | [FLIP-378: Supporte les paramètres nommés pour les fonctions et les procédures d'appel ](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-387%3A+Support+named+parameters+for+functions+and+call+procedures) | | API SQL : définition du parallélisme pour les sources SQL | Les utilisateurs peuvent désormais spécifier le parallélisme pour les sources SQL. | [FLIP-367: Prise en charge de la définition du parallélisme pour les sources Table/SQL ](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=263429150) | | API SQL : fenêtre de session de support TVF | Les utilisateurs peuvent désormais utiliser les Table-Valued fonctions de la fenêtre de session. | [FLINK-24024: Session d'assistance Window TVF ](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-24024) | | API SQL : Window TVF Aggrégation prend en charge les entrées du journal des modifications | Les utilisateurs peuvent désormais effectuer une agrégation de fenêtres sur les entrées du journal des modifications. | [FLINK-20281: L'agrégation de fenêtres prend en charge la saisie du flux de journal des modifications ](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-20281) | | Soutenez Python 3.11 | Flink prend désormais en charge Python 3.11, qui est 10 à 60 % plus rapide que Python 3.10. Pour plus d'informations, consultez la section [ Nouveautés de Python 3.11](https://docs.python.org/3/whatsnew/3.11.html#summary-release-highlights). | [FLINK-33030: Ajout de la prise en charge de Python 3.11 ](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-33030) | | Fournir des mesures pour l' TwoPhaseCommitting évier | Les utilisateurs peuvent consulter les statistiques relatives à l'état des émetteurs dans les puits de validation en deux phases. | [ FLIP-371: Fournissez un contexte d'initialisation pour la création de Committer dans TwoPhaseCommittingSink ](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-371%3A+Provide+initialization+context+for+Committer+creation+in+TwoPhaseCommittingSink) | | Trace Reporters pour le redémarrage des tâches et les points de contrôle | Les utilisateurs peuvent désormais suivre les traces relatives à la durée des points de contrôle et aux tendances de reprise. Dans Amazon Managed Service pour Apache Flink, nous activons les reporters de trace SLF4j par défaut, afin que les utilisateurs puissent surveiller les points de contrôle et les traces des tâches via les journaux des applications. CloudWatch | [ FLIP-384: introduisez-le TraceReporter et utilisez-le pour créer des traces de points de contrôle et de restauration ](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-384%3A+Introduce+TraceReporter+and+use+it+to+create+checkpointing+and+recovery+traces) | **Note** Vous pouvez choisir de bénéficier des fonctionnalités suivantes en soumettant un dossier d'[assistance ](https://console.aws.amazon.com/support/home#/) : **Opt-in fonctionnalités et documentation associée** | Opt-in features | Description | Référence de la documentation Apache Flink | | --- | --- | --- | | Prise en charge de l'utilisation d'un intervalle de contrôle plus long lorsque la source traite le backlog | Il s'agit d'une fonctionnalité optionnelle, car les utilisateurs doivent ajuster la configuration en fonction des exigences spécifiques de leur travail. | [FLIP-309: prise en charge de l'utilisation d'un intervalle de contrôle plus long lorsque la source traite le backlog ](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-309%3A+Support+using+larger+checkpointing+interval+when+source+is+processing+backlog) | | Rediriger System.out et System.err vers les journaux Java | Il s'agit d'une fonctionnalité optionnelle. Sur Amazon Managed Service pour Apache Flink, le comportement par défaut consiste à ignorer les sorties provenant System.out et System.err parce que la meilleure pratique en production consiste à utiliser l'enregistreur Java natif. | [FLIP-390: le système de support est en panne et erreur pour être redirigé vers LOG ou supprimé ](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-390%3A+Support+System+out+and+err+to+be+redirected+to+LOG+or+discarded) | Pour la documentation de la version 1.19.1 d'Apache Flink, consultez la documentation d'[Apache Flink v1.19.1. ](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/) ## Changements apportés à Amazon Managed Service pour Apache Flink 1.19.1 **Logging Trace Reporter activé par défaut ** Apache Flink 1.19.1 a introduit des traces de points de contrôle et de restauration, permettant aux utilisateurs de mieux déboguer les problèmes liés aux points de contrôle et à la restauration des tâches. Dans Amazon Managed Service pour Apache Flink, ces traces sont enregistrées dans le flux de CloudWatch journaux, ce qui permet aux utilisateurs de ventiler le temps passé à l'initialisation des tâches et d'enregistrer la taille historique des points de contrôle. **La stratégie de redémarrage par défaut est désormais exponential-delay ** Apache Flink 1.19.1 apporte des améliorations significatives à la stratégie de redémarrage à délai exponentiel. Dans Amazon Managed Service pour Apache Flink à partir de Flink 1.19.1, les tâches Flink utilisent la stratégie de redémarrage à délai exponentiel par défaut. Cela signifie que les tâches des utilisateurs seront restaurées plus rapidement après des erreurs transitoires, mais ne surchargeront pas les systèmes externes si les redémarrages persistent. **Corrections de bugs rétroportées ** Amazon Managed Service for Apache Flink rétroporte les correctifs de la communauté Flink pour des problèmes critiques. Cela signifie que le runtime est différent de celui de la version 1.19.1 d'Apache Flink. Voici une liste des corrections de bogues que nous avons rétroportées : **Corrections de bugs rétroportées** | Lien vers Apache Flink JIRA | Description | | --- | --- | | [FLINK-35531](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35531) | Ce correctif corrige la régression des performances introduite dans la version 1.17.0 qui ralentit les écritures sur HDFS. | | [FLINK-35157](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35157) | Ce correctif résout le problème des tâches Flink bloquées lorsque des sources avec un alignement de filigrane rencontrent des sous-tâches terminées. | | [FLINK-34252](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-34252) | Ce correctif résout le problème de génération de filigrane qui entraîne un état de filigrane IDLE erroné. | | [FLINK-34252](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-34252) | Ce correctif corrige la régression des performances lors de la génération du filigrane en réduisant les appels système. | | [FLINK-33936](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-33936) | Ce correctif résout le problème des enregistrements dupliqués lors de l'agrégation de mini-lots sur l'API Table. | | [FLINK-35498](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35498) | Ce correctif résout le problème des conflits de noms d'arguments lors de la définition de paramètres nommés dans les UDF de l'API Table. | | [FLINK-33192](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-33192) | Ce correctif résout le problème d'une fuite de mémoire d'état dans les opérateurs de fenêtre due à un nettoyage incorrect du minuteur. | | [FLINK-35069](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35069) | Ce correctif résout le problème lorsqu'une tâche Flink est bloquée et déclenche un minuteur à la fin d'une fenêtre. | | [FLINK-35832](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35832) | Ce correctif résout le problème lorsque IFNULL renvoie des résultats incorrects. | | [FLINK-35886](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-35886) | Ce correctif résout le problème lorsque les tâches soumises à une contre-pression sont considérées comme inactives. | ## Éléments | Composant | Version | | --- | --- | | Java | 11 (recommandée) | | Python | 3,11 | | Durée d'exécution de Kinesis Data Analytics Flink (aws-kinesisanalytics-runtime) | 1.2.0 | | Connecteurs | Pour plus d'informations sur les connecteurs disponibles, consultez la section Connecteurs [https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/how-flink-connectors.html](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/how-flink-connectors.html) Apache Flink. | | [Apache Beam (applications Beam uniquement)](https://aws.amazon.com/developer/language/python/) | À partir de la version 2.61.0. Pour plus d'informations, consultez la section Compatibilité [ des versions de ](https://beam.apache.org/documentation/runners/flink/#flink-version-compatibility) Flink. | ## Problèmes connus **Service géré Amazon pour Apache Flink Studio ** Studio utilise les blocs-notes Apache Zeppelin pour fournir une expérience de développement à interface unique pour le développement, le débogage de code et l'exécution d'applications de traitement de flux Apache Flink. Une mise à niveau de l'interpréteur Flink de Zeppelin est requise pour permettre la prise en charge de Flink 1.19. Ce travail est programmé avec la communauté Zeppelin et nous mettrons à jour ces notes lorsqu'il sera terminé. Vous pouvez continuer à utiliser Flink 1.15 avec Amazon Managed Service pour Apache Flink Studio. Pour plus d'informations, voir [ Création d'un bloc-notes Studio](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/java/how-zeppelin-creating.html).