flink-streaming-platform-web: A JavaScript repository from Tu-maimes

国内文章备用地址（因为github上面图片效果可能看不到，原因你懂的哈哈）

https://xie.infoq.cn/article/1af0cb75be056fea788e6c86b

一、简介

flink-streaming-platform-web系统是基于flink封装的一个可视化的web系统，用户只需在web界面进行sql配置就能完成流计算任务，主要功能包含任务配置、启/停任务、告警、日志等功能。目的是减少开发，完全实现flink-sql 流计算任务

flink任务支持单流双流单流与维表等

支持本地模式、yarn-per模式、STANDALONE模式

支持udf、自定义连接器等,完全兼容官方连接器

目前flink版本已经升级到1.12

如果您觉得还不错请在右上角点一下star 谢谢 🙏 大家的支持是开源最大动力

效果图

二、环境以及安装

1、环境

操作系统：linux (不支持win系统)

hadoop版本 2+

flink 版本 1.12.0 官方地址: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/

jdk版本 jdk1.8

scala版本 2.11

kafka版本 1.0+

mysql版本 5.6+

2、应用安装

1、flink客户端安装

下载对应版本 https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.11.tgz 然后解压

a: /flink-1.12.0/conf

1、YARN_PER模式

文件下面放入hadoop客户端配置文件

core-site.xml 
yarn-site.xml 
hdfs-site.xml

2、LOCAL模式

无

3、STANDALONE模式

无

以上三种模式都需要修改 flink-conf.yaml 开启 classloader.resolve-order 并且设置

classloader.resolve-order: parent-first

b: /flink-1.11.1/lib hadoop集成

下载 flink-shaded-hadoop-2-uber-${xxx}.jar 到lib 
地址  https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-shaded-hadoop-2-uber/2.7.5-10.0/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar

完毕后执行 export HADOOP_CLASSPATH=hadoop classpath

export HADOOP_CLASSPATH=hadoop classpath

2、flink-streaming-platform-web安装

a:下载最新版本 并且解压 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web/releases/

 tar -xvf   flink-streaming-platform-web.tar.gz

b:执行mysql语句


mysql 版本5.6+以上

 创建数据库 数据库名：flink_web
 
 执行表语句
 语句地址 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web/blob/master/docs/sql/flink_web.sql

c:修改数据库连接配置

/flink-streaming-platform-web/conf/application.properties  
改成上面建好的mysql地址

关于数据库连接配置需要看清楚你 useSSL=true 你的mysql是否支持

d:启动web

cd  /XXXX/flink-streaming-platform-web/bin 

一定要到bin目录下再执行

启动 : sh deploy.sh  start

停止 :  sh deploy.sh  stop

日志目录地址： /XXXX/flink-streaming-platform-web/logs/

e:登录

http://${ip或者hostname}:9084/  如 : http://hadoop003:9084/


登录号：admin  密码 123456

f:集群

如果需要集群部署模式简单参考图

备注：flink客户端必须和flink-streaming-platform-web应用部署在一起

三、功能介绍

1、新增任务配置说明

a: 任务名称（*必选）

任务名称不能超过50个字符 并且 任务名称仅能含数字,字母和下划线

b: 运行模式

YARN_PER( yarn独立模式 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/zh/ops/deployment/yarn_setup.html#run-a-single-flink-job-on-yarn)

STANDALONE（独立集群 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/zh/ops/deployment/cluster_setup.html）

LOCAL(本地集群 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/zh/ops/deployment/local.html )

LOCAL 需要在本地单机启动flink 服务 ./bin/start-cluster.sh

c: flink运行配置

1、YARN_PER模式


参数（和官方保持一致）但是只支持 -yD -p -yjm -yn -ytm -ys -yqu(必选)  
 -ys slot个数。
 -yn task manager 数量。
 -yjm job manager 的堆内存大小。
 -ytm task manager 的堆内存大小。
 -yqu yarn队列明
 -p 并行度
 -yD 如-yD  taskmanager.heap.mb=518
 详见官方文档
如： -yqu flink   -yjm 1024m -ytm 2048m  -p 1  -ys 1

2、LOCAL模式

无需配置

3、STANDALONE模式

-d,--detached                        If present, runs the job in detached
                                          mode

-p,--parallelism <parallelism>       The parallelism with which to run the
                                          program. Optional flag to override the
                                          default value specified in the
                                          configuration.

-s,--fromSavepoint <savepointPath>   Path to a savepoint to restore the job
                                          from (for example
                                          hdfs:///flink/savepoint-1537).

其他运行参数可通过 flink -h查看

d: Checkpoint信息

不填默认不开启checkpoint机制 参数只支持 
-checkpointInterval 
-checkpointingMode 
-checkpointTimeout 
-checkpointDir 
-tolerableCheckpointFailureNumber 
-asynchronousSnapshots 
如：  -asynchronousSnapshots true  -checkpointDir   hdfs://hcluster/flink/checkpoints/   
(注意目前权限)

参数	值	说明
checkpointInterval	整数（如 1000）	默认每60s保存一次checkpoint 单位毫秒
checkpointingMode	EXACTLY_ONCE 或者 AT_LEAST_ONCE	一致性模式默认EXACTLY_ONCE 单位字符
checkpointTimeout	6000	默认超时10 minutes 单位毫秒
checkpointDir		保存地址如 hdfs://hcluster/flink/checkpoints/ 注意目录权限
tolerableCheckpointFailureNumber	1	设置失败次数默认一次
asynchronousSnapshots	true 或者 false	是否异步

e: 三方地址

填写连接器或者udf等jar 
 如： 
http://ccblog.cn/jars/flink-connector-jdbc_2.11-1.12.0.jar
http://ccblog.cn/jars/flink-sql-connector-kafka_2.11-1.12.0.jar
http://ccblog.cn/jars/flink-streaming-udf.jar
http://ccblog.cn/jars/mysql-connector-java-5.1.25.jar
 
 地址填写后 udf可以在sql语句里面直接写
CREATE   FUNCTION jsonHasKey as 'com.xx.udf.JsonHasKeyUDF';

多个url使用换行

udf 开发demo 详见 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-udf

2、系统设置


    系统设置有三个必选项
    1、flink-streaming-platform-web应用安装的目录（必选） 
     这个是应用的安装目录
      如 /root/flink-streaming-platform-web/

    2、flink安装目录（必选）
      --flink客户端的目录 如： /usr/local/flink-1.12.0/

    3、yarn的rm Http地址
     --hadoop yarn的rm Http地址  http://hadoop003:8088/

    4、flink_rest_http_address
     LOCAL模式使用 flink http的地址

    5、flink_rest_ha_http_address
     STANDALONE模式 支持HA的   可以填写多个地址 ;用分隔

3、报警设置

    报警设置用于: 当运行的任务挂掉的时候会告警
   
    资料：钉钉报警设置官方文档：https://help.aliyun.com/knowledge_detail/106247.html

安全设置关键词必须填写：告警

效果图

三、配置demo

请使用一下sql进行环境测试

  CREATE TABLE source_table (
  f0 INT,
  f1 INT,
  f2 STRING
 ) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second'='5'
 );
  
  
 CREATE TABLE print_table (
  f0 INT,
  f1 INT,
  f2 STRING
 ) WITH (
  'connector' = 'print'
 );
  
  
  insert into print_table select f0,f1,f2 from source_table;

##以下语法是按照flink1.10写的有时间重新写

demo1 单流kafka写入mysqld 参考

demo2 双流kafka写入mysql 参考

demo3 kafka和mysql维表实时关联写入mysql 参考

demo4 滚动窗口

demo5 滑动窗口

CREATE   FUNCTION jsonHasKey as 'com.xx.udf.JsonHasKeyUDF';

-- 如果使用udf 函数必须配置 udf地址

     create table flink_test_6 ( 
  id BIGINT,
  day_time VARCHAR,
  amnount BIGINT,
  proctime AS PROCTIME ()
)
 with ( 
 'connector.properties.zookeeper.connect'='hadoop001:2181',
  'connector.version'='universal',
  'connector.topic'='flink_test_6',
  'connector.startup-mode'='earliest-offset',
  'format.derive-schema'='true',
  'connector.type'='kafka',
  'update-mode'='append',
  'connector.properties.bootstrap.servers'='hadoop003:9092',
  'connector.properties.group.id'='flink_gp_test1',
  'format.type'='json'
 );


create table flink_test_6_dim ( 
  id BIGINT,
  coupon_amnount BIGINT
)
 with ( 
   'connector.type' = 'jdbc',
   'connector.url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/flink_web?characterEncoding=UTF-8',
   'connector.table' = 'test_dim',
   'connector.username' = 'flink_web_test',
   'connector.password' = 'flink_web_test_123',
   'connector.lookup.max-retries' = '3'
 );


CREATE TABLE sync_test_3 (
                   day_time string,
                   total_gmv bigint
 ) WITH (
   'connector.type' = 'jdbc',
   'connector.url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/flink_web?characterEncoding=UTF-8',
   'connector.table' = 'sync_test_3',
   'connector.username' = 'flink_web_test',
   'connector.password' = 'flink_web_test_123'

 );


INSERT INTO sync_test_3 
SELECT 
  day_time, 
  SUM(amnount - coupon_amnount) AS total_gmv 
FROM 
  (
    SELECT 
      a.day_time as day_time, 
      a.amnount as amnount, 
      b.coupon_amnount as coupon_amnount 
    FROM 
      flink_test_6 as a 
      LEFT JOIN flink_test_6_dim  FOR SYSTEM_TIME AS OF  a.proctime  as b
     ON b.id = a.id
  ) 
GROUP BY day_time;

四、支持flink sql官方语法

完全按照flink1.12的连接器相关的配置详见

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/connectors/

如果需要使用到连接器请去官方下载如：kafka 连接器 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/connectors/kafka.html

第一种下载连接器后直接放到 flink/lib/目录下就可以使用了

1、该方案存在jar冲突可能，特别是连接器多了以后
2、在非yarn模式下每次新增jar需要重启flink集群服务器

第二种放到http的服务下填写到三方地址

公司内部建议放到内网的某个http服务
http://ccblog.cn/jars/flink-connector-jdbc_2.11-1.12.0.jar
http://ccblog.cn/jars/flink-sql-connector-kafka_2.11-1.12.0.jar
http://ccblog.cn/jars/flink-streaming-udf.jar
http://ccblog.cn/jars/mysql-connector-java-5.1.25.jar

多个url使用换行

自定义连接器打包的时候需要打成shade 并且解决jar的冲突

个人建议使用第二种方式，每个任务之间jar独立，如果把所有连接器放到lib 可能会和其他任务的jar冲突 公用的可以放到flink/lib目录里面如：mysql驱动 kafka连接器等

五、其他

1、由于hadoop集群环境不一样可能导致部署出现困难,整个搭建比较耗时.

2、由于es 、hbase等版本不一样可能需要下载源码重新选择对应版本源码地址 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web

交流和解答

钉钉 http://img.ccblog.cn/flink/dd2.png

微信二维码 http://img.ccblog.cn/flink/wx2.png

六、问题

1、

Setting HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf because no HADOOP_CONF_DIR was set.
Could not build the program from JAR file.

Use the help option (-h or --help) to get help on the command.


解决
   export HADOOP_HOME=/etc/hadoop
   export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
   export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

   source /etc/profile

  最好配置成全局变量

2020-10-02 14:48:22,060 ERROR com.flink.streaming.core.JobApplication                       - 任务执行失败：
java.lang.IllegalStateException: Unable to instantiate java compiler
        at org.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.compile(JaninoRelMetadataProvider.java:434)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.load3(JaninoRelMetadataProvider.java:375)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.lambda$static$0(JaninoRelMetadataProvider.java:109)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.CacheLoader$FunctionToCacheLoader.load(CacheLoader.java:149)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache$LoadingValueReference.loadFuture(LocalCache.java:3542)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache$Segment.loadSync(LocalCache.java:2323)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache$Segment.lockedGetOrLoad(LocalCache.java:2286)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache$Segment.get(LocalCache.java:2201)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache.get(LocalCache.java:3953)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache.getOrLoad(LocalCache.java:3957)
        at org.apache.flink.calcite.shaded.com.google.common.cache.LocalCache$LocalLoadingCache.get(LocalCache.java:4875)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.create(JaninoRelMetadataProvider.java:475)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.revise(JaninoRelMetadataProvider.java:488)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.RelMetadataQuery.revise(RelMetadataQuery.java:193)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.RelMetadataQuery.getPulledUpPredicates(RelMetadataQuery.java:797)
        at org.apache.calcite.rel.rules.ReduceExpressionsRule$ProjectReduceExpressionsRule.onMatch(ReduceExpressionsRule.java:298)
        at org.apache.calcite.plan.AbstractRelOptPlanner.fireRule(AbstractRelOptPlanner.java:319)
        at org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner.applyRule(HepPlanner.java:560)
        at org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner.applyRules(HepPlanner.java:419)
        at org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner.executeInstruction(HepPlanner.java:256)
        at org.apache.calcite.plan.hep.HepInstruction$RuleInstance.execute(HepInstruction.java:127)
        at org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner.executeProgram(HepPlanner.java:215)
        at org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner.findBestExp(HepPlanner.java:202)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkHepProgram.optimize(FlinkHepProgram.scala:69)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkHepRuleSetProgram.optimize(FlinkHepRuleSetProgram.scala:87)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkChainedProgram$$anonfun$optimize$1.apply(FlinkChainedProgram.scala:62)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkChainedProgram$$anonfun$optimize$1.apply(FlinkChainedProgram.scala:58)
        at scala.collection.TraversableOnce$$anonfun$foldLeft$1.apply(TraversableOnce.scala:157)
        at scala.collection.TraversableOnce$$anonfun$foldLeft$1.apply(TraversableOnce.scala:157)
        at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:891)
        at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1334)
        at scala.collection.IterableLike$class.foreach(IterableLike.scala:72)
        at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:54)
        at scala.collection.TraversableOnce$class.foldLeft(TraversableOnce.scala:157)
        at scala.collection.AbstractTraversable.foldLeft(Traversable.scala:104)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkChainedProgram.optimize(FlinkChainedProgram.scala:57)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.optimizeTree(StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.scala:170)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.doOptimize(StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.scala:90)
        at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.CommonSubGraphBasedOptimizer.optimize(CommonSubGraphBasedOptimizer.scala:77)
        at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.optimize(PlannerBase.scala:248)
        at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.translate(PlannerBase.scala:151)
        at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.translate(TableEnvironmentImpl.java:682)
        at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.sqlUpdate(TableEnvironmentImpl.java:495)
        at com.flink.streaming.core.JobApplication.callDml(JobApplication.java:138)
        at com.flink.streaming.core.JobApplication.main(JobApplication.java:85)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:321)
        at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:205)
        at org.apache.flink.client.ClientUtils.executeProgram(ClientUtils.java:138)
        at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.executeProgram(CliFrontend.java:664)
        at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.run(CliFrontend.java:213)
        at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.parseParameters(CliFrontend.java:895)
        at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.lambda$main$10(CliFrontend.java:968)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1754)
        at org.apache.flink.runtime.security.HadoopSecurityContext.runSecured(HadoopSecurityContext.java:41)
        at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:968)
Caused by: java.lang.ClassCastException: org.codehaus.janino.CompilerFactory cannot be cast to org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory
        at org.codehaus.commons.compiler.CompilerFactoryFactory.getCompilerFactory(CompilerFactoryFactory.java:129)
        at org.codehaus.commons.compiler.CompilerFactoryFactory.getDefaultCompilerFactory(CompilerFactoryFactory.java:79)
        at org.apache.calcite.rel.metadata.JaninoRelMetadataProvider.compile(JaninoRelMetadataProvider.java:432)
        ... 60 more

conf/flink-conf.yaml

配置里面设置 classloader.resolve-order: parent-first

主要日志目录

1、web系统日志

/{安装目录}/flink-streaming-platform-web/logs/

2 、flink客户端命令

${FLINK_HOME}/log/flink-${USER}-client-.log

七、RoadMap

1、支持除官方以外的连接器如：阿里云的sls

2、任务告警自动拉起

3、支持Application模式

4、完善文档

联系方式

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