近日 Apache StreamPark(Incubating) 社区正式发布了 2.1.0 版本，带来了诸多改进和新功能的更新，欢迎大家下载使用。

在 2.1.0 版本中，StreamPark 团队修复了很多依赖包存在的安全风险问题，通过了专业安全工具的检测，安全性大大提升。支持了最新的 Flink 1.17，修复了 Hadoop 版本兼容性相关的历史 Bug，该版本是 2.0.0 大版本 的增强修复版，具备更高的可用性和稳定性，建议所有用户升级到这个版本。
 

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

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

欢迎 使用、关注、star、fork 

核心特性解读

安全性升级

Apache StreamPark(Incubating) 2.1.0 在系统安全方面做出多项优化升级：

• 更为精细的权限控制，修复了权限越级访问的问题。

• 修复重置密码中的新密码硬编码问题，返回随机密码，提升系统安全性。

• 完善了用户管理模块，严格规范用户类型，禁止某一类型用户以其他登录类型进入平台，如 Ldap 用户以 Password 类型登录。

• 依赖包升级，解决了平台发行包中的中高危漏洞。如：hadoop 升级到 3.3.4、 jackson 升级到 2.13.5、springboot 升级到 2.7.11 等。

• 修复了所有已知的自身存在的安全漏洞问题。

支持 Flink 1.17

作为流处理开发管理框架，StreamPark 在对 Apache Flink 的支持上，一如既往的走在前列。得益于 StreamPark 良好的架构设计，使得支持一个新版本的 Flink 非常容易，因此我们率先支持了 Flink 1.17。在使用上还是一如既往的简单，用户只需要添加一个 Flink 1.17 的环境即可，作业可以自由的选择 Flink 版本。

此外我们还修复了用户反馈的 Flink Home 没有删除功能的问题，修复了当 Flink Home 被作业引用时，不能修改 等问题。这些改进使得管理 Flink 环境更加容易。

更加完善的作业操作记录

在 StreamPark 2.1.0 中进一步完善地记录了应用程序的操作日志，之前的历史版本中只是记录了作业启动的日志，本次增加了作业的发布、启动、savepoint、停止等完整的操作日志，除了记录每个操作的名称、执行时间和状态之外，还维护了一个异常栈，方便用户排查问题。

通过这种记录的方式，使得作业的操作步骤更加清晰，作业审计更加容易。操作步骤如果失败了能够帮助用户快速地定位问题，降低用户使用 StreamPark 开发、维护作业的成本。使得作业的操作逻辑更加完整和自洽，产品体验更好。

作业的操作日志

支持外部扩展链接

在生产实践中，为了更好地管理 Flink 作业，往往需要将这些作业与外部服务集成，例如集成实时日志记录、指标监控、告警系统等。

StreamPark 作为一站式 Flink DevOps 平台，如果能够提供以动态链接的形式集成这些服务的能力，可以集中定义并自动应用于每个 Flink 作业，将会为用户带来更多价值。

因此本次我们支持了扩展链接这一特性，扩展链接由标签、名称、颜色和链接组成。用户可以很轻松的制作一个可点击的徽章，在 Flink Job 启动时成为可点击的外部连接，从而可以很方便地跳转到对应的外部系统，使得用户可以多方位地管理和监控 Flink 作业。

添加外部扩展链接

使用外部扩展链接

支持YARN队列管理

在实际的生产环境中，针对 Flink on Yarn 部署模式，用户通常需要输入 Yarn Queue 或 Yarn Queue & labels 来指定 on Yarn 模式下的 Flink 应用程序的运行队列。在此过程中，手动输入可能会导致意外情况发生，如：指定了不存在的队列，或将 Flink 应用程序、Flink 集群提交到错误的队列等。当 Yarn 集群中不存在用户指定的队列时，部署 Flink 应用程序 / Flink 集群的过程将会无意义的耗时，最后提交失败，带来糟糕的用户体验。由于输入错误而将任务提交到错误的队列中，带来资源滥用的情况，可能会影响队列上已有应用程序的稳定性。特别是针对大规模作业的情况，会带来作业管理和治理上的挑战。

因此在本次的新版本中引入了 YARN 队列管理，以确保一组添加的队列在同一团队内共享，也就是确保队列资源在团队范围内是隔离的。它不仅确保了队列和标签输入的正确性，而且缩短了由于错误队列导致应用程序失败的时间消耗，尽早提示用户队列设置的正确性，带来更好的使用体验。并且有效防止滥用队列资源的情况。

添加YARN队列

其他改进和更新

• 修复系统初始化阶段在某些特定 Hadoop 版本下，解析配置报 "30s" 格式化错误的 Bug #2443

• 修复 Savepoint 时间过长导致的作业状态错误的Bug #2452

• 重构系统设置页面 #2545

• 修复应用管理页面，当 Flink 参数值为浮点数时，配置不生效的 Bug #2588

• 修复 Kubernetes Session 模式下，无日志输出的 Bug #2599

• 修复作业失败率频次相关参数配置错误的 Bug #2668

• Kubernetes Ingress 多版本适配支持 #2704

Release Note

本次 StreamPark 2.1.0 版本的 完整 Release Note 请访问：https://streampark.apache.org/download/release-note/2.1.0

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。

致谢名单(排名不分先后)：

BIN、ChunFuWu、Gavin、HaiYang Chen、Inighty、Jiabao Sun、Kick156、Killua、Leomax_Sun、Pan Yuepeng、Roc Marshal、VampireAchao、WSZ、benjobs、chengyuan、gongzhongqiang、lvlin241、lvshaokang、macksonmu、monster、mzzx、sober、tison、totoro、wjcwin、xujiangfeng001、yunli、zhangxiangyang、zhoulii

特别感谢本次的 Release Manager @穆纯进，纯进在发版前做了大量测试工作，收集 issue 反馈，有效的保证了版本质量，发版过程中积极的跟踪问题和推进进度，完美胜任了此次发版工作。感谢纯进为社区做出的贡献，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

StreamPark 是一个流处理应用程序开发管理框架。初衷是让流处理更简单，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，未来将支持更多其他引擎。同时，StreamPark 提供了一个流处理应用管理平台，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，最初开源时项目名称叫 StreamX ，于 2022 年 8 月更名为 StreamPark，随后通过投票正式成为 Apache 开源软件基金会的孵化项目。

加入我们

StreamPark 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，努力建设发展社区。加入 Apache 孵化器以来，认真学习和遵循「The Apache Way」，我们将秉承更加兼容并包的心态，迎接更多的机遇与挑战。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。

💻 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

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