Flink 從 1.9.0 版本開始增加了對 Python 的支持（PyFlink），最新發布的 Flink 1.10 中明確目前 PyFlink 生態的功能特性在社區的努力下逐步完善。為了讓大家更好的上手使用 PyFlink，自即日起，PyFlink 社區扶持計劃正式上線！
01 為什麼要發起 PyFlink 社區扶持計劃？
隨著 PyFlink 兩個大版本的發佈，功能日趨完善，用戶也與日俱增。
PyFlink 易用性不斷增強，功能日益適應實際業務的需求，同時性能持續滿足生產需要。為了更好地服務社區用戶，讓對 PyFlink 有反哺意願的用戶得到更優質的服務、以及與社區大牛（ASF Member，PMCs，Committers）共同探討技術的機會。PyFlink 社區特發起用戶扶持計劃，本計劃將面向所有 PyFlink 社區公司客戶，我們將選擇具有代表性的業務/公司進行專業的一對一扶持。
02 社區目標：並肩作戰，營造雙贏
該項目由 PyFlink 的核心開發人員與參與用戶一起根據實際業務場景打磨 PyFlink 的現有功能，並邀請用戶一同參與項目未來功能規劃，打造有用、實用、高效的 PyFlink 功能生態。
社區衷心希望能夠讓更多用戶在 PyFlink 核心開發人員的支持下，快速找到適合自己業務場景的 PyFlink 最佳實踐，平穩順利達成業務目標。確保您的 PyFlink 項目從零開始上生產！
讓我們攜手共同促進 PyFlink 的生態建設，致力於為你的項目創造商業價值的同時也成就你的社區的夢想～ 說不定你就是下一個 Committer！
03 如何參與 PyFlink 計劃？
如果您對本扶持計劃有參與意向，可以點擊下方鏈接填寫問卷即可，初步審核符合條件後我們會在收到問卷的 10 個工作日內與您聯繫。
【PyFlink 問卷鏈接】
https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/B5JOoruzY
瞭解更多 PyFlink 信息，您可參考以下技術文章：
- Flink 生態：一個案例快速上手 PyFlink
- 如何在 Apache Flink 1.10 中使用 Python UDF?
- PyFlink 1.10 中如何自定義 Python UDF？
- 來！PyFlink 作業的多種部署模式
- Apache Flink 1.9.0 為什麼將支持 Python API ？
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