flink-sql可视化流计算平台
github地址 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web
建议查看github上的文档
国内gitee 地址 https://gitee.com/zhuhuipei/flink-streaming-platform-web
一、简介
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。
1、主要功能
- [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。
目前flink版本已经升级到1.12
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2、效果及源码文档
1、 点击查看WEB页面功能显示效果
2、 源码讲解文档
二、环境搭建及安装
1、 Flink 和 flink-streaming-platform-web 安装部署
三、功能介绍
3.1 配置操作
1、sql任务配置
2、jar任务配置
3.2 sql配置demo
1、demo1 单流kafka写入mysqld 参考
2、demo2 双流kafka写入mysql 参考
3、demo3 kafka和mysql维表实时关联写入mysql 参考
4、demo4 滚动窗口
5、demo5 滑动窗口
6、demo6 JDBC CDC的使用示例
7、demo7 datagen简介
8、catalog 使用示例
3.2 hello-word demo
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/
四、支持flink sql官方语法
| 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) |
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
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
六、问题
1、 可能遇到的问题和解决方案
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 (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)
八、源码编译
根据自己的flink版本重新编译web客户端
九、联系方式
钉钉
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