一个是 PIP-47 中关于「基于时间来进行版本更新」的计划。该 PIP 提出后，从 2.5.0 版本到目前即将发布的 2.6.1 版本中，时间更短、发布频率更高成为最突出的特点。同时反馈周期快，基本是每三个月更新一个大版本。这样用户也可以大概了解版本的一个更新周期，增进了项目透明度。

大数据时代，各类应用对消息解决方案的要求不仅仅是数据的流动，而是要在持续增长的服务和应用中传输海量数据，进行智能的处理和分析，帮助业务做出更加精准的决策。

关于 Apache PulsarApache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐以及低延时的高可扩展流数据存储特性。

Apache 顶级项目 Pulsar 背后的开源流数据公司 StreamNative 宣布完成数百万美元 Pre-A 轮融资，本轮融资由源码资本领投。StreamNative 在创立初期即获得红杉中国种子基金天使轮投资，在本次 Pre-A 轮红杉中国种子基金继续跟投。

在前几篇文章中，我们已经介绍了 Connector 与 Function 的关系、在 Function Worker 中如何选举等。其中都涉及到了对 Producer 和 Consumer 的应用。

为了方便 Kafka 用户使用 Pulsar，Pulsar 对 Kafka Client 作了一些封装，让 Kafka 用户更方便的使用 Pulsar。本篇内容主要介绍 Kafka Client 如何将消息发送到 Pulsar, 并从 Pulsar 消费消息，以及如何使用 Pulsar Schema。

Pulsar Connector 系列的前几篇文章已介绍了 Source、Sink 与 Producer、Consumer 的关系。内建的 Source 封装了 Consumer、内建的 Sink 封装了 Producer，因此，Source 与 Sink 是对 pub/sub 模式的一个深层次的应用。Pulsar 在与其他系统集成时，Schema 帮助 Pulsar 保留了数据在其他系统中原有的含义。例如，数据库中...

在 Pulsar 中，Function、Source 和 Sink 都是运行在 Function Worker 上的，关于 Function 的内容可以参考一篇文章了解 Pulsar Functions，关于 Source 和 Sink 的使用可以参考

使用 pulsar-admin source、pulsar-admin sink 或 pulsar-admin function 命令操作 Source、Sink 或 Function 时，在 Worker 上会启动一个 Instance，Instance 架构如下图所示。

Apache Pulsar 是下一代云原生分布式流数据平台，它源于 Yahoo，2016 年 12 月开源，2018 年 9 月正式成为 Apache 顶级项目，逐渐从单一的消息系统演化成集消息、存储和函数式轻量化计算的流数据平台。

Apache Pulsar正式发布了2.1.0版本！距离2.0版本的发布，相距不到两个月的时间。在这短短两个月的时间内，社区的贡献非常迅猛。2.1版本包含了很多新的特性和改进，这些改进帮助Pulsar从一个分布式消息系统演进成一个完整的流原生（Stream Native）实时数据平台。