Apache Flinkがプロジェクトのバージョン0.8.0をリリースした。パフォーマンスや互換性，安定性の向上といった一般的な改善の他，これまで欠けていたストリーミング機能に関するScala APIが追加されている。さらに，インキュベータへの参加からおよそ９ヶ月で，Apacheトップレベルプロジェクトへの昇格も果たした。
Apache Flinkは，Apache Soarkと同じような目標を持ったオープンソースプロジェクトである。Hadoopスタック上で動作し，オリジナルのHadoopシステムが持つMapおよびReduce操作よりも強力なデータ操作機能を提供することで，スケーラブルなデータ処理システムの開発を容易にすることを目標としている。
Apache Flinkのコミッタであり，ベルリンを拠点にFlinkを扱うスタートアップであるdata Artisansの共同創設者でもあるKostas Tzoumas氏は先日，Flinkの紹介と2015年のロードマップ概要を提供するプレゼンテーションのスライドを公開した。
Flinkの売り物のひとつとして，Apache Sparkの現行バージョンとの違いを際立たせているのが，SQLデータベースのクエリ最適化と同じようなアプローチの採用だ。Flinkでは，クエリにグローバル最適化を適用することによって，パフォーマンスの向上を実現している。例えば，オペレーションの実行順序を変更してパフォーマンスを改善することや，関連するデータセットの特性に基づいて，指定されたオペレータを実行する実装を選択することが可能だ。
プレゼンテーションでも説明されているように，異なるステップを逐次実行するSparkに対して，Flinkでは一連のオペレーションをパイプライン方式で実行することができる。
さらにFlinkでは，グローバル最適化を行うために，イテレーションなどのオペレータも提供されている。forループの中でクエリを発行する代わりに，イテレーションをクエリの一部として宣言するような方法が可能だ。
2015年の開発計画を紹介するロードマップには，メモリやフォールトトレランスの改善，インタラクティブな運用のサポート，バッチとストリームの統合，機械学習ライブラリMahoutとの統合などが盛り込まれている。
Flinkは元々，現在も継続中の研究プロジェクトであるStratosphereの一部分として開発が開始された。先頃ドイツ政府によって設立された，機械学習とスケーラブルなデータ処理を目標とする研究機関であるBerlin Big Data Centerでは，Flinkが中心的なプラットフォームとして使用されている。