一、Flink1.9.0的里程碑意義
二、重構 Flink WebUI
Flink社區討論了現代化 Flink WebUI 的提案，決定採用 Angular 的最新穩定版來重構這個組件。從Angular 1.x 躍升到了 7.x 。重新設計的 UI 是 1.9.0 的默認UI，不過有一個按鈕可以切換到舊版的WebUI。
點擊上圖所示按鈕可切換至舊版Web UI：
新版更加漂亮，性能方面也表現更好。
注意：未來，新版UI不保證跟舊版 WebUI 的功能是對齊的，且待新版本穩定後將會完全移除舊版WebUI。
三、架構改動
Flink老架構及存在的問題
Flink設計理念與當前架構
Flink的設計理念如下圖：
存在的問題
（1）從Flink用戶角度
1）開發的時候需要在兩個底層API中進行選擇
2）不同的語義、不同的connector支持、不同的錯誤恢復策略…
3）Table API也會受不同的底層API、不同的connector等問題的影響
（2）從Flink開發者角度
1）不同的翻譯流程，不同的算子實現、不同的Task執行…
2）代碼難以複用
3）兩條獨立的技術棧需要更多人力功能開發變慢、性能提升變難，bug變多
Flink新架構
既然批是流的一個特例，是否可以。。。？一個大膽的想法(流批統一)：
Blink本身就在做去DataSet的工作，在 Blink 捐贈給 Apache Flink 之後，社區就致力於爲 Table API 和SQL 集成 Blink 的查詢優化器和 runtime。第一步，我們將 flink-table 單模塊重構成了多個小模塊（FLIP-32）。這對於 Java 和 Scala API 模塊、優化器、以及 runtime 模塊來說，有了一個更清晰的分層和定義明確的接口。
緊接着，社區擴展了 Blink 的 planner 以實現新的優化器接口，所以現在有兩個插件化的查詢處理器來執行 Table API 和 SQL：1.9 以前的 Flink 處理器和新的基於 Blink 的處理器。基於 Blink 的查詢處理器提供了更好地 SQL 覆蓋率（1.9 完整支持 TPC-H，TPC-DS 的支持在下一個版本的計劃中）並通過更廣泛的查詢優化（基於成本的執行計劃選擇和更多的優化規則）、改進的代碼生成機制、和調優過的算子實現來提升批處理查詢的性能。除此之外，基於 Blink 的查詢處理器還提供了更強大的流處理能力，包括一些社區期待已久的新功能（如維表 Join，TopN，去重）和聚合場景緩解數據傾斜的優化，以及內置更多常用的函數。
因此，Flink1.9架構長成了這個樣子：
不過， Blink 的查詢處理器的集成還沒有完全完成，暫時先不忙上生產。