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
github地址 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web
国内gitee 地址 https://gitee.com/zhuhuipei/flink-streaming-platform-web
flink-streaming-platform-web系统是基于Apache Flink 封装的一个可视化的、轻量级的flink web客户端系统，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，支持sql语法提示，格式化、sql语句校验。
目的:减少开发、降低成本 完全实现sql化 流计算任务。 😂
由于前端UI是本人自己写的，不够专业，样式有点丑 请多多包含！！！
- [1] 任务支持单流 、双流、 单流与维表等。
- [2] 支持本地模式、yarn-per模式、STANDALONE模式。
- [3] 支持catalog、hive。
- [4] 支持自定义udf、连接器等,完全兼容官方连接器。
- [5] 支持sql的在线开发，语法提示，格式化。
- [6] 支持钉钉告警、自定义回调告警、自动拉起任务。
- [7] 支持自定义Jar提交任务。
- [8] 支持多版本flink版本（需要用户编译对应flink版本）。
- [9] 支持自动、手动savepoint备份，并且从savepoint恢复任务。
- [10] 支持批任务如：hive。
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
2、 源码讲解文档
1、 Flink 和 flink-streaming-platform-web 安装部署
3、demo3 kafka和mysql维表实时关联写入mysql 参考
请使用下面的sql进行环境测试 用于新用户跑一个hello word 对平台有个感知的认识
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;
官方相关连接器下载
请移步 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/connectors/
| 支持的sql语法 |
|---|
| INSERT INTO |
| INSERT OVERWRITE |
| CREATE TABLE |
| CREATE FUNCTION |
| CREATE VIEW |
| USE CATALOG |
| DROP |
| ALTER |
| SHOW CATALOGS |
| SHOW DATABASES |
| SHOW TABLES |
| SHOW FUNCTIONS |
| CREATE CATALOG |
| SET |
| SELECT (不支持) |
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
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
1、 可能遇到的问题和解决方案
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 (完成)
3、 支持Application模式
4、 完善文档 （持续过程）
5、 支持sql预校验，编写sql的时候语法提示等友好的用户体验(完成)
6、 checkpoint支持rocksDB (完成)
7、 支持jar模式提交任务 (完成)
钉钉 钉钉二维码
http://img.ccblog.cn/flink/dd2.png
微信二维码 http://img.ccblog.cn/flink/wx2.png