相对于之前的版本，Flink 1.12.0 版本做了哪些比较重要的修改？

在 DataStream API 上添加了高效的批执行模式的支持。这是批处理和流处理实现真正统一的运行时的一个重要里程碑。

实现了基于 Kubernetes 的高可用性（HA）方案，作为生产环境中，ZooKeeper 方案之外的另外一种选择。

扩展了 Kafka SQL connector，使其可以在 upsert 模式下工作，并且支持在 SQLDDL 中处理 connector 的 metadata。现在，时态表 Join 可以完全用 SQL 来表示，不再依赖于 Table API 了。

PyFlink 中添加了对于 DataStream API 的支持，将 PyFlink 扩展到了更复杂的场景，比如需要对状态或者定时器 timer 进行细粒度控制的场景。除此之外，现在原生支持将 PyFlink 作业部署到 Kubernetes 上。

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