10.12.0

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 SQL DDL 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。

DataStream API支持批量

可复用性：作业可以在流和批这两种执行模式之间自由地切换，而无需重写任何代码。因此，用户可以复用同一个作业，来处理实时数据和历史数据。

维护简单：统一的 API 意味着流和批可以共用同一组 connector，维护同一套代码，并能够轻松地实现流批混合执行，例如 backfilling 之类的场景。