适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务（亚马逊 MSF）以前被称为适用于 Apache Flink 的亚马逊 Kinesis Data Analytics。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
升级工作室运行时
本节包含有关如何升级 Studio 笔记本运行时的信息。我们建议您始终升级到最新支持的 Studio 运行时。
将您的笔记本电脑升级到新的 Studio 运行时
根据您使用 Studio 的方式，升级运行时的步骤会有所不同。选择适合您的用例的选项。
如果您使用的是没有任何外部依赖关系的 SQL 或 Python，请使用以下运行时升级过程。我们建议您升级到最新的运行时版本。升级过程与您要升级的 Runtime 版本无关。
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使用最新的运行时创建新的 Studio 笔记本。
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将旧笔记本中每张笔记的代码复制并粘贴到新笔记本上。
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在新笔记本中，调整代码，使其兼容与先前版本相比已更改的任何 Apache Flink 功能。
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运行新笔记本。打开笔记本并按顺序逐条运行它，然后测试它是否有效。
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对代码进行任何必要的更改。
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停止使用新笔记本电脑。
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如果您已将旧笔记本部署为应用程序：
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将新笔记本部署为单独的新应用程序。
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停止旧应用程序。
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在没有快照的情况下运行新应用程序。
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如果旧笔记本电脑正在运行，请将其停止。根据需要启动新的笔记本以进行交互式使用。
在没有外部依赖关系的情况下进行升级的流程
如果您使用 SQL 或 Python 并使用外部依赖项（例如连接器或自定义工件），例如用 Python 或 Java 实现的用户定义函数，请遵循此过程。我们建议您升级到最新的运行时。无论您从哪个 Runtime 版本进行升级，过程都是一样的。
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使用最新的运行时创建新的 Studio 笔记本。
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将旧笔记本中每张笔记的代码复制并粘贴到新笔记本上。
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更新外部依赖项和自定义工件。
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寻找与新 Runtime 的 Apache Flink 版本兼容的新连接器。请参阅 Apache Flink 文档中的表和 SQL 连接
器，找到适用于 Flink 版本的正确连接器。 -
更新用户定义函数的代码，使其与 Apache Flink API 中的更改以及用户定义函数使用的任何 Python 或 JAR 依赖项相匹配。重新打包你更新的自定义工件。
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将这些新的连接器和工件添加到新笔记本中。
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在新笔记本中，调整代码，使其兼容与先前版本相比已更改的任何 Apache Flink 功能。
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运行新笔记本。打开笔记本并按顺序逐条运行它，然后测试它是否有效。
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对代码进行任何必要的更改。
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停止使用新笔记本电脑。
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如果您已将旧笔记本部署为应用程序：
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将新笔记本部署为单独的新应用程序。
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停止旧应用程序。
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在没有快照的情况下运行新应用程序。
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如果旧笔记本电脑正在运行，请将其停止。根据需要启动新的笔记本以进行交互式使用。
使用外部依赖关系进行升级的流程
