Apache Flink是一个流行的开源流处理和批处理框架，它提供了高度容错的数据流处理能力，支持实时计算和批处理分析。在Flink 1.9.0版本中，引入了许多重要改进和新特性，使其成为自Flink 1.0以来最重大的更新之一。
1. **Table API与SQL集成**：
Flink 1.9.0加强了Table API与SQL的融合，允许开发者用SQL查询数据流和批处理作业，简化了开发过程。`flink-table_2.11-1.9.0.jar`和`flink-table-blink_2.11-1.9.0.jar`是Flink Table API的核心库，它们提供了对表格数据的操作和转换功能，支持动态表模式，使得在流处理和批处理之间切换更加灵活。
2. **Blink Planner**：
在Flink 1.9.0中，引入了Blink Planner，这是一个优化的查询计划器，旨在提高批处理性能。`flink-table-blink_2.11-1.9.0.jar`包含了Blink相关的实现，它在Flink的原有Chandy-Lamport分布式快照的基础上，优化了状态管理和窗口处理，提升了大规模数据处理的效率。
3. **状态管理**：
Flink 1.9.0改进了状态管理机制，增强了对状态的生命周期管理和一致性检查。这使得在处理大规模数据时，系统能更好地控制内存和容错性，避免了状态丢失或不一致的情况。
4. **Python API增强**：
此版本也加强了对Python用户的API支持，提供了一种更直观的方式来编写Flink作业，使得Python开发者也能充分利用Flink的强大功能。
5. **连接器与格式升级**：
Flink 1.9.0对多种连接器（如Kafka, Elasticsearch）和数据格式（如Parquet, Avro）进行了升级，以提升兼容性和性能，`flink-dist_2.11-1.9.0.jar`中包含了这些连接器和格式的实现。
6. **SLF4J与Log4j**：
`slf4j-log4j12-1.7.15.jar`和`log4j-1.2.17.jar`是日志记录库，SLF4J（Simple Logging Facade for Java）提供了一种抽象层，允许开发者选择不同的日志实现，而Log4j是具体的日志实现，用于记录Flink运行时的详细信息，帮助调试和监控作业。
7. **其他改进**：
Flink 1.9.0还包含性能优化、新的水印策略、改进的检查点机制以及更好的资源调度策略等改进，旨在提供更稳定、高效的流处理体验。
Flink 1.9.0版本通过增强Table API、引入Blink Planner、优化状态管理、提升Python API以及更新连接器和格式等措施，极大地提升了Flink作为大数据处理平台的灵活性、可扩展性和性能。对于开发者而言，这不仅意味着更高的开发效率，也意味着在处理实时数据流和批处理任务时能获得更佳的性能和稳定性。
flink 1.9.0.rar （5个子文件） 
slf4j-log4j12-1.7.15.jar 10KB
