MLSQL v1.1.7 重磅发布

前言

我们很高兴的宣布，MLSQL v1.1.7 历经社区一个多月的高强度开发终于在新年的第一个月发布了。

MLSQL v1.1.7 带来了大量的功能特性和稳定性提升。也是v1.2.0 里程碑版发布前最重要的一个版本。

下面我们来介绍MLSQL v1.1.7的一些重要功能特性。

下文我们把MLSQL里的Estimator/Transformer 简称为 ET

下载地址：

MLSQL-1.1.7

如果只是学习和调研，我们更加推荐 Docker 容器，比如 一分钟用MLSQL体验文本分类

文档

该版本我们在官网发布了第一份覆盖主题比较全面的中文文档：

MLSQL-v1.1.7-zh

该文档主题以【用户指南】为主。【开发者指南】我们会在v1.2.0 版本推出。

Python支持

在 v1.1.7 我们新增加了ET PythonParallelExt ，可以用 python 对数据进行分布式处理，有点类似hadoop 的stream pipline。但该ET功能更加强大：

1. 该ET实现了Python环境依赖的自动管理。
2. 支持资源文件配置
3. 无论python脚本，项目依赖描述都是可以直接在MLSQL脚本中完成

详情参看 PythonParallelExt文档 。

同时我们对原有的 PythonAlg 也做了相应的增强，支持在MSLQL脚本完成所有工作，而不是再单独构建Python项目。

数据源增强

MLSQL 在v1.1.7 新增支持Solr, MongoDB, Hive Thrift Server JDBC 支持，并且对原有HBase, ElasticSearch等做了新的规范。

新增MLSQL-Console

在v1.1.6版本，我们增加了MLSQL-Cluster,方便大家管理和维护多个MLSQL-Engine.在v1.1.7 我们隆重推出了MLSQL-Console实现可视化编辑和执行mlsql脚本。参看介绍文章 MLSQL 控制台预览版 推出啦 .

Docker支持

MLSQL-Engine, MLSQL-Cluster,MLSQL-Console 都有官方docker镜像了，体验和使用更加简单。 镜像地址 ,也可参考这篇文章

数据源仓库

在该版本中，我们还提供了全新的【数据源仓库】概念。我们知道，在使用MLSQL时，如果需要使用数据源（比如MongoDB），需要将相应的驱动通过 --jars 带上。如果我临时需要再加一个数据源，就需要重启MLSQL-Engine,而且最重要的是，我也不知道到底依赖了哪些包。 更多细节参看该 运行时添加数据源依赖 。

下个版本

下个版本之后，我们的发布会更加合规。1.1.x 中间数字为正常迭代版本， 第三个数字为bug修改正版本，第一个数字为大版本（如内核发生改变）。所以下个版本我们会是1.2.0。在1.1.7版本中如果有有紧急bug,我们会先暂时放到1.1.7.x 中。后续发布1.2.0之后，对于bug修改会放在1.2.x，之后正常版本迭代会是1.3.x,1.4.x....这个样子。