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 ?

 

 

# 社区活动推荐 #

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