Dinky 1.1.0版本发布：企业级数据开发平台的重要升级

作为Apache Flink生态中的重要组成部分，Dinky数据开发平台近日发布了1.1.0版本。本次升级带来了多项关键改进和新特性，从底层架构到用户体验都进行了全面优化，为企业级数据开发提供了更强大的支持。

核心架构升级

1.1.0版本引入了Flyway数据库迁移框架，这是本次升级最重要的架构改进之一。该框架实现了表结构的自动化升级管理，使得版本间的数据库迁移更加可靠和安全。值得注意的是，此次升级以1.0.2版本的表结构为基础，用户需要确保当前版本至少为1.0.2才能顺利升级。

在依赖管理方面，由于Flink CDC项目已贡献给Apache基金会，Dinky 1.1.0开始采用新的包名依赖，这要求用户必须将Flink CDC升级至3.1+版本才能正常使用相关功能。同时，项目移除了对Scala 1.11.x的支持，统一采用Scala 2.12进行开发。

重要新特性

本次版本新增了多项实用功能，显著提升了平台的开发体验：

1. 任务目录排序优化：现在用户可以更灵活地管理任务目录，支持自定义排序方式，大大提升了大型项目中任务的查找和管理效率。

2. 细粒度权限控制：实现了任务级别的权限管理，支持多种权限控制策略，为企业用户提供了更精细的访问控制能力。

3. Kubernetes部署支持：新增了对K8s环境的原生支持，使得在容器化环境中部署Dinky变得更加简单。

4. 数据开发增强：

   • 新增SQL-Cli工具，提供更便捷的SQL开发体验
   • 支持UDF注入配置，简化了自定义函数的使用
   • 实现数据预览功能，方便开发人员快速查看处理结果

5. 监控与运维改进：

   • 重构了监控页面，移除了部分内置服务监控
   • 将告警规则移至注册中心下的告警路由中
   • 改用SQLite作为监控存储介质，减少对Hadoop环境的依赖

性能优化与问题修复

1.1.0版本解决了多个影响用户体验的关键问题：

• 修复了Flink CDC在application模式下SQL丢失的问题
• 解决了提交Jar任务时自定义类无法编译的问题
• 修复了Flink 1.19版本任务提交失败的问题
• 优化了资源配置提示和MySQL数据源DDL生成逻辑
• 改进了监控功能，现在可以通过配置中心统一控制所有监控开关

升级建议

对于计划升级到1.1.0版本的用户，建议特别注意以下几点：

1. 确保当前版本至少为1.0.2，否则需要先升级到1.0.2
2. 提前升级Flink CDC到3.1+版本
3. 如果使用Scala 1.11.x环境，需要迁移到Scala 2.12
4. 备份重要数据后再执行升级操作