pgAdmin 1.16新增数据导入支持

Apache Flink 1.16是一个重要的大数据处理框架的版本更新，主要集中在批处理、流处理、稳定性、性能和易用性的改进上。在这个版本中，Flink提供了更多的特性和优化，使得它在大数据领域中的应用更加广泛和可靠。Flink 1.16强化了批处理的能力。它引入了SQL Gateway，实现了协议插件化，支持了多租户，并且与Hive生态高度兼容。通过Hive Server2 Protocol，Flink可以更好地与Hive集成，Hive查询的兼容性达到了94%。此外，Flink 1.16还引入了Adaptive Batch Scheduler，能够自动设置并发度以适应不同的工作负载。同时，它支持Speculative Execution来减少长尾任务的影响，以及Hybrid Shuffle来提高数据传输效率。另外，动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）和Adaptive Hash Join的引入进一步优化了批处理的性能和稳定性。在流处理方面，Flink 1.16实现了Changelog State Backend的生产可用，这是一个重要的里程碑，因为它确保了在故障恢复时能快速回放更少的数据，从而加快Failover的速度。RocksDB State Backend也得到了显著优化，其ScaleUp速度提升了2-10倍，提供了更丰富的Metrics以便于运维。此外，Flink 1.16还引入了缓冲区透支支持，以加速Unaligned Checkpoint的完成。在易用性上，Flink 1.16对TaskManager的Slot进行了改进，使其更加灵活。PyFlink作为Python API，覆盖度达到了95%以上，新增了对window、side output、broadcast state的支持，并全面支持所有内置Connector & Format，包括对ES、Kinesis、Pulsar、Orc和Parquet的完整支持。PyFlink的性能也得到了显著提升，尤其是在处理JSON计算的典型场景下，性能基本追平了JAVA。在功能和性能方面，Flink 1.16针对维表操作进行了增强，引入了通用缓存机制、异步模式和重试机制，以提升查询速度和吞吐量。同时，它开始支持检测并消除流SQL中的非确定性问题，确保流计算的确定性。

WVP-GB28181-Pro 2.6.9 版本现已发布，该版本新增了对 SQLite3 数据库的支持，进一步扩展了其数据存储和管理能力。

Apache Flink 1.16 功能解析 本篇解析 Apache Flink 1.16 版本的新功能，帮助用户深入了解其改进和提升。 核心功能解读 改进的流处理引擎: Flink 1.16 对流处理引擎进行了优化，提升了性能和效率。 增强的 SQL 支持: 新版本扩展了 SQL 功能，提供了更丰富的操作和更强大的表达能力。 简化的运维管理: Flink 1.16 简化了运维管理流程，降低了部署和维护的复杂度。 具体功能亮点 更高效的内存管理机制 更灵活的窗口计算支持 更便捷的状态管理工具 总结 Apache Flink 1.16 版本带来了显著的功能改进，为用户提供了更强大、更高效的流处理平台。

通过工具栏上的“视图”按钮，进入“创建视图”界面。

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通过2.增加深度选项，能够从选定文件读取深度信息，并将其应用到刀具路径中。关闭该选项后，NCI文件将直接投影到曲面上。

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