Flink SQL管理平台flink-streaming-platform-web安装搭建

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最近看到有人在用flink sql的页面管理平台,大致看了下,尝试安装使用,比原生的flink sql界面确实好用多了,我们看下原生的,通过bin/sql-client.sh命令进入那个黑框,一只松鼠,对,就是那个界面。。。。

这个工具不是Flink官方出的,是一个国内的小伙伴写的,Github地址:

https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web

根据github上,作者的描述,flink-streaming-patform-web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 Application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。
  • [11] 连接器、udf等三jar管理

是不是觉得很强大,很多同学已经摩拳擦掌想试试了。

安装

这里只介绍flink on yarn模式的安装,如果你的hadoop集群已经安装好了,大概半个小时就能好;否则,安装hadoop集群可老费事儿了。总体步骤如下:

第一步 hadoop集群

这里假设你的hadoop集群是好的,yarn是可以正常使用的,8088端口可以访问,如下:

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第二步 下载flink

flink on yarn,只需要下载一个flink安装包即可使用,下载命令:

http://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.5/flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz

解压

tar -xvf flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz

关键:这里问题来了,我的flink怎么识别hadoop呢,需要配置一个环境变量,编辑 /etc/profile,键入内容:

export HADOOP_CONF_DIR=填你的hadoop配置文件目录,比如我的是/usr/local/hadoop2.8/etc/hadoop/conf
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

好了,这样一个flink on yarn的环境就搭建好了。

第三步 安装flink-streaming-patform-web

官方地址文章开头已经给出,在github找到下载地址: https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web/releases/,我下载的版本是这个。

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为什么我下的是适配flink 1.14.3的,我前面安装flink1.13.5,我也是下了一堆flink,经过尝试,才发现flink1.13.5这个版本,适配flink-streaming-platform-web tagV20220625。

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解压后,修改配置文件:application.properties,懂的人知道这个其实是个springboot的配置文件。

#### jdbc信息
server.port=9084
spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/flink_web?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.username=bigdata
spring.datasource.password=bigdata

这里配置了一个数据库,需要自己新建一下,建表语句作者给出了:https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web/blob/master/docs/sql/flink_web.sql,把这段sql执行一下,在flink_web数据库建相应的一些整个系统运行需要的表。

启动web服务

# bin目录下面的命令

启动 : sh deploy.sh  start
停止 :  sh deploy.sh  stop

服务启动后,通过9084端口在浏览器访问

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第四步 配置flink web平台

这一步很关键,页面上点击系统设置,进入配置页面:

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这里的参数意义:

  1. Flink客户端目录:就是安装的Flink目录;
  2. Flink管理平台目录:就是下载的flink-streaming-platform-web放的目录;
  3. yarn RM http地址:就是yarn.resourcemanager.webapp.address,通常是8088端口;

经过测试,配置这3个参数即可使用。

第五步 运行demo

这里以官方demo为例,[demo1 单流kafka写入mysqld 参考](https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web/blob/master/docs/sql_demo/demo_1.md),这是一个通过flink sql消费kafka,聚合结果写入mysql的例子。

  1. 在flink_web数据建表
CREATE TABLE sync_test_1 (
  `day_time` varchar(64) NOT NULL,
  `total_gmv` bigint(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`day_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
  1. 下载依赖jar包

因为涉及到kafka和mysql,需要对应的connector依赖jar包,下图中标注出来了,放在Flink的lib目录(/var/lib/hadoop-hdfs/flink-1.13.5/lib)下面:

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wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-jdbc_2.11/1.13.5/flink-connector-jdbc_2.11-1.13.5.jar

https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-kafka_2.11/1.13.5/flink-connector-kafka_2.11-1.13.5.jar

技巧:下载Flink的依赖jar包,有个地方下载很方便,地址是:

https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/

这样依赖,一切都准备好了。

在web页面新建sql流任务:

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我建的一个,任务属性我是这样填写的:

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sql脚本内容:

create table flink_test_1 ( 
    id BIGINT,
    day_time VARCHAR,
    amnount BIGINT,
    proctime AS PROCTIME ()
)
with ( 
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'flink_connector',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-001:9092', 
    'properties.group.id' = 'flink_gp_test1',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'format' = 'json',
    'json.fail-on-missing-field' = 'false',
    'json.ignore-parse-errors' = 'true'
);
CREATE TABLE sync_test_1 (
    day_time string,
    total_gmv bigint,
    PRIMARY KEY (day_time) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/flink_web?characterEncoding=UTF-8',
    'table-name' = 'sync_test_1',
    'username' = 'bigdata',
    'password' = 'bigdata'
);
INSERT INTO sync_test_1 
SELECT day_time,SUM(amnount) AS total_gmv
FROM flink_test_1
GROUP BY day_time;

创建好任务后,启动任务吧。

启动后,可以在yarn的8088端口页面看到起了一个application,名称是新建任务填写的名称加flink@前缀:

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这个任务,我们点进去看,通过管理平台提交的sql任务确实跑起来了,这个页面了解Flink的同学就很熟悉了:

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其实,这段sql脚本,我们可以在flink的bin/sql-client.sh进入的那个小松鼠的黑框里面执行的,你们可以试一下。

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kafka控制台往主题里面写数据,主题不存在会自动创建:

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我们再看看mysql里面:

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数据已经进来了。

与Flink SQL的比较

我们可以看到,flink-streaming-platform-web这个工具只是让我们不需要在这个黑框里面写sql了,而是在网页上面写sql,系统会把写的sql进行校验给flink去执行,不管是flink-streaming-platform-web网页也好,还是那个黑框sql控制台,都是客户端,本质上都是flink提供的一些table api去执行任务。

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    原文作者:大数据技术派
    原文地址: https://www.cnblogs.com/data-magnifier/p/16943527.html
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