如何将实时计算 Flink 与自身环境打通

2021/1/20 14:08:22

编程Tag： javascript less CoffeeScript

本文主要是介绍如何将实时计算 Flink 与自身环境打通，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

简介：如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题？实时计算 Flink 客训练营产品、技术专家齐上阵，从 Flink的发展、 Flink 的技术原理、应用场景及行业案例，到开源Flink功能介绍和实时计算 Flink 优势详解，现场实操，9天即可上手！本篇内容将介绍如何实时计算 Flink 与自身环境打通。

一、运行作业的Jar如何存储在OSS上

在VVP平台有两种方法可以上传作业的jar。

方法一，借助VVP提供的资源上传功能，可以直接使用这个功能对Jar进行上传目前该功能支持200兆以内的Jar包上传。使用时，直接在创建作业的时候选择上传的jar包就可以了，演示如下：

● 进入到VVP平台，点击左侧资源上传功能，然后在打开页面点击右上角的上传资源，选择要上传的Jar包，完成上传；

● 上传成功后，点击左侧创建作业，完善作业名等信息。在Jar URI栏，下拉选择刚刚上传的Jar包，点击确定完成创建作业，然后启动即可使用。

方法二，直接在OSS的控制台上面，将要使用的Jar上传上去，然后使用OSS是提供的Jar链接来行使用。使用的时候也比较简单，直接使用OSS提供的Jar链接，演示如下：

● 打开OSS控制台，选择在创建VVP时候使用的Bucket，再选择目录，点击上传文件，上传时可以将它的权限设置为公共读，点击上传文件即完成；
● 使用时，OSS控制台上点击已上传包右侧的“详情”，获取该Jar包的URL链接。

● 创建作业时，将jar包的URL的链接填入Jar URI，如下图所示：

需要注意，OSS详情页面提供的链接是公网访问的，开通的VVP并不能直接访问公网，所以在创建作业使用HTTPS的时候，需要使用VPC访问的endpoint（例如：https://vvp-training.oss-cn-s...），这样才能正常的启动作业。

如果想用公网获取一个HTTPS的链接，怎么操作呢？可以首先对VVP进行公网打通，打通的操作流程可以参考阿里云帮助文档中的《Flink 全托管集群如何访问公网》（https://help.aliyun.com/docum...），简单来说步骤如下：

● 首先，创建一个NAT网关。创建时选择“组合购买ERP”，然后选择区域并补充名称等信息，然后绑定弹性公网IP，完成创建；
● 其次，创建SNAT条目。创建好NAT之后，点击“创建SNAT条目”，在弹窗选择交换机并补充名称信息，完成创建。

完成上述两个步骤，该VVP实例就已经打通公网，在创建Deployment时就可以直接使用https公网可访问的jar包了。

二、在VVP平台上 Flink 如何与典型数据源进行交互

这部介绍如何通过SQL以及connectors与外部的一些数据存储系统进行交互，以SLS，Kafka作为数据源读写数据为例。

（实操演示）点击SQL编辑器，创建一个Datagen Table，它是用于数据的随机生成的，然后点击运行。然后再点击生成一个SLS Table，补充所需参数信息，然后点击创建完成。

创建完成后，写入SQL语句，比如insert into sls select id, name from datagen，然后另存后点击运行，创建Deployment并启动。

当作业成功运行后，在SLS上查询数据。如下图所示，说明datagen已经生成数据并成功写入SLS。

类似的，我们可以按照上面的步骤从SLS读数据然后写入Kafka：

● 在vvp的sql编辑器页面创建一个Kafka table
● 用SQL语法从SLS读取数据写入Kafka中并启动
● 作业运行成功后，即开始从SLS读数据写入Kafka中

三、如何将VVP平台上 Flink的指标打入外部Metrics系统

接下介绍如果想把运行作业的指标放入到一些系统当中去，并进行指标观测。VVP提供了两种方法：

方法一，VVP默认的将 Flink 作业指标打入到arms，不需要额外的处理，直接运行作业之后，就能通过指标按钮看到，如下图所示：

方法二，如果自己有指标系统，想把 Flink 的作业指标打入到自己的系统里，主要有两点：首先保证VVP上作业与自己指标系统网络的连通性；其次在 Flink conf 中配置好相应的metrics reporter。如下图所示，在创建作业过程中，进行metric配置（metrics reporters配置参考：https://ci.apache.org/project...）：

例：使用premetheus的pushGateway方式，所以reporter class就选择org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter。按上图所示配置pushGateway的port和host，Metric reporter就配置完成了。作业启动成功后在配置好的grafana大盘上查看指标，如下例所示。