我代表 Spring XD 团队，非常高兴地宣布 Spring XD 1.1 发布候选版本现已提供下载。

1.1 RC1 版本包含一些新功能以及错误修复。

1.1 版本的一个主题是围绕流处理。1.1 M2 版本在处理模块中引入了对 Reactor 的 Stream API 的支持。1.1 RC1 版本除了现有的 Spark 作业支持外，还增加了使用 RxJava 的 Observable API 和 Spark Streaming 进行流处理的支持。通过提供一系列选项，您可以选择最适合当前任务的功能编程模型。

Spark Streaming 集成功能包括

• XD 处理器模块，充当 Spark 集群上工作负载的驱动程序。
• XD 处理器的输入 DStream 由从 XD 消息总线上接收到的数据生成，其输出 DStream 中的 RDD 发送到总线。这使您可以立即利用许多源模块来驱动 Spark 中的计算并将输出定向到 XD 接收器。这消除了您可能需要编写的许多复杂代码，例如将 Kafka 分区映射到多个 DStream。
• 如果 Spark Streaming 驱动程序进程由于 XD 的固有模块重新部署功能而死机，它将自动重启。
• 通过将 Spark 计算代码与设置输入和输出数据的代码解耦，简化 Spark 应用程序的开发和测试。这允许使用测试消息总线创建集成测试，将特定数据发送到 Spark 模块的输入通道，并在输出通道中包含的结果上进行断言。

RxJava 集成功能包括

• 使用 RxJava 的 Observable API 开发处理器模块 这使您可以使用函数式编程模型来处理事件流。结合 XD 对消息总线上的数据分区的支持，您可以创建非常强大的分布式流处理解决方案。
• 支持将输入消息映射到一个或多个 Observerble 流实例，例如允许每个 Kafka 分区一个流。
• 有关使用 RxJava 的 Observable API 的示例，请参阅rxjava-moving-average项目。

其他功能包括

• 在 YARN 上运行 XD 时的容器组管理。您现在可以在 YARN 上创建 XD Admin 和 XD Container 实例组。组可以指定初始成员实例的数量，在运行时增加或减少实例的数量，并指定将在其中部署它们的特定机器或机架。如果任何 YARN 容器失败，它们将自动重新启动以维护为该组指定的实例数。
• 基于新的Spring Integration Kafka 客户端库重构了基于 Kafka 的消息总线和基于 Kafka 的源。对于 Kafka 源，这意味着新的选项，例如指定源可以监听的分区或用于重放的起始偏移量。
• 支持多个定位器的 Gemfire 源和接收器。
• 改进了自定义模块开发的工具和更新的示例。

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