StreamPark[1] 于 9 月 1日正式通过投票加入 Apache 孵化器, 目前正在准备第一个Apache 版本的发布事宜, 从 8 月准备孵化事宜到现在期间, 新增了 30 余位贡献者, 贡献了包括文档翻译, 官网制作, bug 修复和新功能开发等。目前累计贡献者已达 90 余位, GitHub Star 从 2k 上升至 2.8k, 更是数次登上 Github Trending 榜单, 这一切，都离不开背后默默付出的贡献者们，感谢所有参与的贡献者们。
喜迎新晋 Committer
很高兴向大家宣布，社区又迎来了一位新晋 committer，来自联通数科的穆纯进, 纯进积极参与项目的沟通讨论，在项目的布道, 开发测试方面做出了积极的贡献, 得到 PPMC 和导师们的一致认可和肯定。经过投票被正式提名为 StreamPark 的 Committer，恭喜纯进 ! 让我们一睹新晋 Committer 的风采:
PROFILE
穆纯进
联通数科实时计算团队负责人
非常荣幸被提名为 Apache StreamPark 的 Committer，感谢社区小伙伴们的帮助，感谢社区的认可。
主要贡献
目前主要贡献：
优化了 YARN RM 连接数过高的问题 解决了大量 Flink 作业下对 YARN ResourceManager 连接数过高的问题，在 获取 Flink 作业状态、Checkpoint 等信息的性能方面有了很大的提升。 贡献了变量管理功能 将 Flink 作业依赖的 Kafka、HBase 等组件的连接信息使用变量统一管理起来，当创建 Flink Jar 和 Flink SQL 作业时可以使用定义好的变量进行填充，同时可以方便查看某个组件被哪些作业使用。 修复 Bug 和测试工作 修复了一些 StreamPark 存在的 Bug 以及做了大量测试工作保障了新版本的功能完善和运行稳定。 分享 Apache StreamPark 的生产实践 在 Flink Forward Asia 2022 顶级盛会上分享 Apache StreamPark 在联通生产上的深度应用实践以及对社区贡献。
结缘社区
借助开源社区的能力赋能生产是目前比较流行的趋势，在选型 StreamPark 之前，我们也做了大量的调研，调研的平台或功能不完善，或与其他非实时计算的功能耦合较多平台较重，或没有经过企业实际生产环境的验证，之所以选型 StreamPark 主要是因为功能完善、轻量、专注，而且在之前已经有了生产环境验证，稳定性也得到了保障，因此借助 StreamPark 开源的能力，解决了我们实时计算生产环境的诸多问题，整体运维效率和运维质量都有很大提升，研发团队走出了管理、运维泥沼，幸福指数大大提升。
深度实践
在深度使用 StreamPark 的过程中，我们也发现了一些问题，并且将生产管理中遇到的Bug 和新的 Feature 提交给了社区。
社区印象
目前社区还是很活跃，越来越多的用户在使用或者在体验 StreamPark 中，贡献者有来自一线互联网公司以及二三线的互联网和传统企业，涉及的行业也较多，实时计算是大势所趋，故面向实时计算的 StreamPark 是一个很有潜力的项目。
寄语
什么是 StreamPark
加 入 我 们
https://github.com/apache/incubator-streampark
https://github.com/apache/incubator-streampark/issues
贡献代码：
https://github.com/apache/incubator-streampark/pulls
dev@streampark.apache.org [2]
社区沟通：
参考资料
[1] StreamPark: https://github.com/apache/incubator-streampark
[2] dev@streampark.apache.org: mailto:dev@streampark.apache.org
