Apache StreamPark 2.1.5 正式发布，离支持 Spark 还远吗插图

近日 Apache StreamPark(Incubating) PMC 正式发布了 Apache StreamPark 2.1.5 版本，该版本是 2.1 系列版本 的第 5 个小版本，也是最后一个版本，社区已决定下个发布版本是 2.2。在本次发布，进一步优化易用性，支持了 Apache Flink 1.20，访问 Filnk UI 支持代理，重构了 OpenAPI 的接口访问，修复一些历史 BUG，该版本历经了 5 个月，共有 20 余位开发者参与开发和测试，感谢开发者的贡献。用

Github: https://github.com/apache/streampark

官     网: https://streampark.apache.org/download

新特性解读

1. 跳转 Flink UI 支持代理

在 StreamPark 的之前的版本中，跳转 Flink WebUI 是直接在用户浏览器中打开 Flink WebUI，由于部署 StreamPark 的机器和作业的 Flink WebUI 很多时候不在同一台机器， 要确保能正常访问，需要做很多前置的工作，如：在 Flink  On YARN 部署模式下，需要用户本地机器能正常访问所有的 Hadoop 节点，一般会将 Hadoop 节点列表配置到用户本地的 Host 里，并且允许网络访问这些 Hadoop  节点；在 Flink On Kubernetes 模式下 StreamPark 之前提供的方案是通过配置 Ingress 来解决，这种方式不但需要专业知识，且配置起来也比较麻烦，有一定的使用门槛。

在本次 2.1.5 中，StreamPark 已经实现代理访问 Flink WebUI，无需用户做任何配置，直接打开链接即可，大大提升使用体验。

2.开放 Open API

越来越多的用户使用 StreamPark 作为流计算平台的底座来构建内部的大数据平台。因此社区经常收到关于第三方调用 API 的相关问题，在本次的版本中，我们重新实现了 Open API，在保证安全的同时，更好的支持 Open API。

使用步骤：

1. 点击进入作业详情，在 Rest Api 中有两个按钮：App Start 和 App Cancel

2. 点击 App Start 或者 App Cancel 会弹窗显示接口详情：列出接口 URL 和请求的参数。

Apache StreamPark 2.1.5 正式发布，离支持 Spark 还远吗插图1

3. 点击接口详情下的 Copy Curl，会复制该接口的请求参数，注：这里的 Curl 只是个请求示例，可以简单直观的描述接口的各项参数，你可以根据这个 Crul 请求，将该请求转换成需要的相关语言的请求方式即可。

示例 Curl:

curl -X POST 'http://localhost:10000/openapi/app/start' \-H 'Authorization: 69qMW7reOXhrAh29L...' \-H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8' \--data-urlencode 'argument=' \--data-urlencode 'savepointPath=' \--data-urlencode 'allowNonRestored=false' \--data-urlencode 'id=100000' \--data-urlencode 'restoreFromSavepoint=false'

4. 如果还未给当前登录用户添加 Token 则会提示：请联系管理员添加 Token。

5. 如未添加 Token 则需要管理员进入到系统设置菜单，找到：令牌管理（Token Management），给该用户添加 Token。

6. 再次打开接口详情页面，复制该  App Start 的 Curl，并在命令行下执行该请求，如果没有其他意外会看到该作用已正常运行起来。

注意：

请求 Open API 需要Token，该 Token不要使用系统前后端请求 Header 里的 Authorization，虽然也能正常请求，但是前后端接口请求里的 Authorization 有过期时间，一旦 Session 过期，就会自动失效。这里一定要使用 Token 管理中的 Token，该 Token 管理员可以很轻松的管理，如：某个用户的 Token 被回收和删除，则该用户之前的  Open API 再次请求就会失败。

Apache StreamPark 2.1.5 正式发布，离支持 Spark 还远吗插图2

3. Flink 配置支持变量

在 StreamPark 之前的版本中，配置 Flink 相关参数，一直是一个固定的参数，如将: state.checkpoints.dir 和 state.savepoints.dir 设置为：hdfs://flink/savepoint，该路径被读取后会生效，但是带来一个问题：会将所有作业的 savepoint 和 checkpoint 都放到同一个路径下，用户期望理想的方式是每个作业有一个专属的路径，这样就避免作业状态路径混乱的问题。因此在该版本中，我们支持了通过变量的方式来配置，目前支持两个变量: ${jobId} 和 ${jobName}， 只需要在 flink-conf.yaml 或 config.yaml 里配置变量即可，在 StreamPark 启动作业时会自动将这些变量替换为作业真实的 jobId 和 jobName，具体配置如下：

# Execution checkpointing related parameters...state.checkpoints.dir: hdfs:///streampark/checkpoints/${jobId}state.savepoints.dir: hdfs:///streampark/savepoints/${jobName}# state.backend.incremental: false

4. 支持 Apache Flink 1.20

本次支持了 Flink 1.20，在使用上非常的简单，用户只需要添加一个 Flink 1.20 的环境即可为作业自由地选择 Flink 版本。并且 Apache StreamPark 适配了更多发行版的 Flink，如 CDH 版本的 Flink、华为云、腾讯云 Flink 等。

5. 一键安装脚本

Apache StreamPark 一直非常重视易用性，我们一直在思考如何进一步降低用户的部署负担，让从未使用过 StreamPark 的新用户不用去翻阅文档，只需要简单几步骤就能快速体验，因此，本次我们特别新增了一键安装使用脚本，只需要执行一个命令即可完成安装，登录到系统点击默认的示例作业就能运行起来。

curl -L https://streampark.apache.org/quickstart.sh | sh

其他更新

其他改进和更新

  • 修复了 Flink 1.20 On YARN PerJob 模式下 API 不兼容导致启动作业失败的 BUG。

  • 改进项目模块，新增根据 Git 的 Tag 来 Clone 项目。

  •  修复了在 JDK 8+ 某些版本下 Flink On YARN 初始化 Hadoop 失败的 BUG。

  • 改进并验证了 StramPark 在不同版本 JDK 下的兼容性, 完整适配了所有的 JDK 版本。

  • 修复了 Flink On YARN 被 Kill 的情况下，作业列表页面状态未显示的 BUG。

  • 修复了一些 OpenAPI 认证和鉴权方面的 BUG。

  • 修复 Token 令牌失效的 BUG。

  • 改进页面搜索栏样式，统一弹窗表格样式，使前端风格更加自然统一。

  • 重构了部分页面（首页，项目，Flink home, Flink env），页面核心部分更突出，整体风格更统一成熟。

  • 修复某些情况下 Checkpoint 不记录的 BUG 。

  • 修复 Flink On Kubernetes Application 模式作业停止时未清理 HA 文件，导致下次启动新作业时启动两个相同作业的问题。

  • 修复获取最新检查点未统计 FAILED 的 BUG。

  • 为 Kubernetes 模式部署的 POD 添加 JobID 标签，更方便与其他平台如 Prometheus 集成。

离支持 Spark 还远吗?

StreamPark 对 Apache Spark 的支持能力，目前研发测试进度已进入尾声，计划在下个大版本 2.2 中推出，同时支持 Apache Spark 2.x/3.x 版本，支持 On YARN/Kubernetes 部署模式，支持 Spark Jar/SQL/Shell 作业，使用体验和操作流程和 Apache Flink 作业一致，欢迎届时使用体验。

感谢贡献者

StreamPark 开源社区的发展，离不开广大用户群体的积极反馈和宣传布道，更离不开贡献者们的无私贡献，感谢对此版本做出贡献的每一位贡献者。特别感谢本次的 Release Manager @张超[1]，阿超老师在发版过程中积极地跟踪问题和推进进度，出色地完成了此次发版工作。感谢阿超老师为社区做出的贡献，也欢迎其他 PPMC member 和 Committer 在后续的发版中担任 Release Manager，帮助社区更快捷、高质量地完成发版。
 

🧐 什么是 StreamPark

Apache StreamPark 是一个流处理应用程序开发管理框架。旨在轻松构建和管理流处理应用程序，提供使用 Apache Flink 和 Apache Spark 编写流处理应用程序的开发框架和一站式流计算平台，核心能力包括但不限于应用开发、调试、交互查询、部署、运维、实时数仓等。目前已有腾讯、百度、联通、天翼云、自如、马蜂窝、同程数科、长安汽车、天眼查等众多公司在生产环境使用、并且获得了多项业内荣誉，是近年来成长较快的开源项目。

🫵 加入我们

Apache StreamPark 加入 ASF 孵化器以来，社区一直以来都以用心做好一个项目为原则，高度关注项目质量和用户的落地使用，努力建设发展社区，认真学习和遵循「The Apache Way」，目前项目趋于成熟，已临近毕业。诚挚欢迎更多的贡献者参与到社区建设中来，和我们一道携手共建，共同见证项目的毕业。

💻 项目地址：https://github.com/apache/streampark

🧐 提交问题和建议：https://github.com/apache/streampark/issues

🥁 贡献代码：https://github.com/apache/streampark/pulls

📮 Proposal：https://cwiki.apache.org/confluence/display/INCUBATOR/StreamPark+Proposal

📧 订阅社区开发邮件列表：dev@streampark.apache.org [2] 

💁‍♀️社区沟通：

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参考资料

[1] https://github.com/VampireAchao
[2] mailto:dev@streampark.apache.org
祝大家安装、升级顺利~~  

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