PyFlink 社区扶持计划正式上线！

Flink 从 1.9.0 版本开始增加了对 Python 的支持（PyFlink），最新发布的 Flink 1.10 中明确目前 PyFlink 生态的功能特性在社区的努力下逐步完善。为了让大家更好的上手使用 PyFlink，自即日起，PyFlink 社区扶持计划正式上线！

01 为什么要发起 PyFlink 社区扶持计划？

随着 PyFlink 两个大版本的发布，功能日趋完善，用户也与日俱增。

PyFlink 易用性不断增强，功能日益适应实际业务的需求，同时性能持续满足生产需要。为了更好地服务社区用户，让对 PyFlink 有反哺意愿的用户得到更优质的服务、以及与社区大牛（ASF Member，PMCs，Committers）共同探讨技术的机会。PyFlink 社区特发起用户扶持计划，本计划将面向所有 PyFlink 社区公司客户，我们将选择具有代表性的业务/公司进行专业的一对一扶持。

02 社区目标：并肩作战，营造双赢

该项目由 PyFlink 的核心开发人员与参与用户一起根据实际业务场景打磨 PyFlink 的现有功能，并邀请用户一同参与项目未来功能规划，打造有用、实用、高效的 PyFlink 功能生态。

社区衷心希望能够让更多用户在 PyFlink 核心开发人员的支持下，快速找到适合自己业务场景的 PyFlink 最佳实践，平稳顺利达成业务目标。确保您的 PyFlink 项目从零开始上生产！

让我们携手共同促进 PyFlink 的生态建设，致力于为你的项目创造商业价值的同时也成就你的社区的梦想～ 说不定你就是下一个 Committer！

03 如何参与 PyFlink 计划？

如果您对本扶持计划有参与意向，可以点击下方链接填写问卷即可，初步审核符合条件后我们会在收到问卷的 10 个工作日内与您联系。

【PyFlink 问卷链接】
https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/B5JOoruzY

了解更多 PyFlink 信息，您可参考以下技术文章：

• Flink 生态：一个案例快速上手 PyFlink
• 如何在 Apache Flink 1.10 中使用 Python UDF?
• PyFlink 1.10 中如何自定义 Python UDF？
• 来！PyFlink 作业的多种部署模式
• Apache Flink 1.9.0 为什么将支持 Python API ？

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