机器学习PAI pyalink1.13只能在flink1.13的集群中运行？

是的，要在对应的版本运行
--此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”

Pyalink 是一个基于 Apache Flink 的机器学习库，它允许用户使用 Python 语言进行大数据处理和机器学习模型的训练与部署。关于 Pyalink 版本和 Flink 集群版本的兼容性问题，通常情况下，Pyalink 会设计为与特定版本的 Flink 集群兼容。

以下是一些关于 Pyalink 和 Flink 集群版本兼容性的一般性说明：

1. 版本匹配原则：为了确保稳定性和功能的完整性，Pyalink 通常会针对特定的 Flink 版本进行优化和测试。因此，Pyalink 的版本通常会建议或要求运行在相应版本的 Flink 集群上。
2. 兼容性考虑：虽然 Pyalink 设计时会考虑到向后兼容，但在某些情况下，新的 Flink 集群版本可能会引入重大变化，这些变化可能会影响到 Pyalink 的功能。因此，使用 Pyalink 时，最好选择与其兼容的 Flink 版本。
3. 环境配置：如果需要在特定版本的 Flink 集群上运行 Pyalink，通常需要在环境中进行相应的配置，以确保所有的依赖和环境变量都设置正确。
4. 官方文档：为了获取最准确的信息，建议查阅 Pyalink 的官方文档或者发布说明，这些文档通常会详细说明 Pyalink 版本与 Flink 集群版本的兼容性关系。
5. 社区支持：如果在实际操作中遇到版本兼容性问题，可以寻求社区的帮助，社区成员可能会有相关的经验和解决方案。

机器学习PAI的pyalink1.13版本主要是为Flink1.13版本设计的，因此，在理想情况下，它应该在Flink1.13的集群中运行以获得最佳兼容性和性能。然而，这并不意味着pyalink1.13不能在其他版本的Flink集群中运行。

实际上，机器学习框架和计算引擎（如Flink）之间的版本兼容性是一个复杂的问题，它受到多种因素的影响，包括API的变化、功能的增减以及性能优化等。在某些情况下，旧版本的机器学习框架可能仍然可以在新版本的计算引擎上运行，尽管可能无法充分利用新版本引擎的所有功能，或者可能需要一些额外的配置或调整。

然而，为了确保稳定性和性能，通常建议使用与机器学习框架兼容的计算引擎版本。如果你打算在不同于Flink1.13的版本的集群上运行pyalink1.13，建议先进行充分的测试和验证，以确保没有兼容性问题，并调整任何必要的配置。

同时，随着技术的不断发展，机器学习框架和计算引擎都会不断更新和升级。因此，如果你发现pyalink1.13与你的Flink集群版本存在兼容性问题，可以考虑升级到与你的Flink集群版本更匹配的pyalink版本，或者寻找其他兼容的机器学习框架。