Dlink 实时计算平台——部署篇

一、环境准备

以下环境版本实测可用，缺一不可，如有其他版本的测试请告知小编。

二、从源码编译

源码下载

github 地址：https://github.com/DataLinkDC/dlink

项目编译

mvn clean install -Dmaven.test.skip=true

如果编译过程无异常则需要大约五分钟编译完成，编译完成的 tar.gz 包位于 build 目录下，文件名为 dlink-release-0.3.1.tar.gz 且大小约为 148MB。

常见问题及解决

1. 编译 dlink-web 时出现报错终止： 解决方式：检查 npm 和 nodejs 的版本是否与本文一致。
2. 编译报实体类缺少 get 或 set 方法： 解决方式：检查 IDEA 是否装有 lombok 插件。

三、直接下载安装包

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13Ffhe7QaSsGXfAwqSCFdNg

提取码：0301

四、应用部署

此部署示例在 Linux 的 Centos 7 上进行，其他未测试。

安装 Dlink

将安装包上传至服务器相应目录并解压。

得到以下项目结构：

config/ -- 配置文件
|- application.yml
lib/ -- 外部依赖及Connector
|- dlink-client-1.12-0.3.1.jar
|- dlink-connector-jdbc-0.3.1.jar
|- dlink-function-0.3.1.jar
|- dlink-metadata-clickhouse-0.3.1.jar
|- dlink-metadata-mysql-0.3.1.jar
|- dlink-metadata-oracle-0.3.1.jar
|- dlink-metadata-postgresql-0.3.1.jar
sql/
|- dlink.sql -- Mysql初始化脚本
auto.sh -- 启动停止脚本
dlink-admin-0.3.1.jar -- 程序包

修改配置文件

修改数据源连接配置：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dlink?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
    username: dlink
    password: dlink
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  application:
    name: dlink

注：数据库实例名为 dlink，url 后缀参数可以根据实际数据库连接参数进行修改配置。

初始化数据库表

在对应数据库下执行 sql 目录下的 dlink.sql 脚本。

执行成功后，可见以下数据表：

dlink_catalogue
dlink_cluster
dlink_database
dlink_flink_document
dlink_history
dlink_task
dlink_task_statement

启动程序

启动 dlink 应用进程：

sh auto.sh start

其他命令：

# 停止
sh auto.sh stop
# 重启
sh auto.sh restart
# 状态
sh auto.sh status

运行日志

控制台输出：项目根目录下的 dlink.log 文件。

日志归档输出：项目根目录下的 logs 目录下。

登陆地址

服务器地址的 8888 端口号，如 127.0.0.1:8888 。

常见问题及解决

1. 程序启动后无法打开登录地址： 解决方式：查看根目录下的控制台日志是否启动成功及其报错原因。

五、Hello World

登录平台

登录账号和密码在配置文件中设置，默认为 admin/admin。

查看主页

从主页查看当前版本号与更新日志。

注册集群

进入集群中心进行远程集群的注册。点击新建按钮配置远程集群的参数。图中示例配置了一个 Flink on Yarn 的高可用集群，其中 JobManager HA 地址需要填写集群中所有有可能被作为 JobManager 的 RestAPI 物理地址，多个地址间使用英文逗号分隔。表单提交时可能需要较长时间的等待，因为那时 dlink 正在努力的计算当前活跃的 JobManager 地址。

保存成功后，页面将展示出当前的 JobManager 地址以及被注册集群的版本号，状态为正常时表示可用。

注意：只有具备 JobManager 实例的 Flink 集群才可以被成功注册到 dlink 中。

如状态异常时，请检查被注册的 Flink 集群地址是否能正常访问，默认端口号为8081，可能更改配置后发生了变化，查看位置为 Flink Web 的 JobManager 的 Configuration 中的 rest 相关属性。

执行 Hello World

万物都具有 Hello World 的第一步，当然 dlink 也是具有的。我们选取了基于 datagen 的流查询作为第一行 Flink Sql。具体如下：

CREATE TABLE Orders (
    order_number BIGINT,
    price        DECIMAL(32,2),
    buyer        ROW<first_name STRING, last_name STRING>,
    order_time   TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '1'
);
select order_number,price,order_time from Orders

点击 Flink Sql Studio 进入开发页面：

在中央的脚本编辑器中粘贴 Flink Sql，左边作业配置的 Flink 集群选中上文注册的测试集群，执行配置勾选远程执行，最后点击右上方三角形的开始按钮来执行语句。

注意，如果不勾选执行配置的远程执行，则无法提交给远程集群，而是在本地环境运行。

执行历史

语句执行后，可以从下方历史选项卡中查看任务的执行状态，包含初始化、成功、失败等。‍

如上图所示，语句已经成功被执行。此时可以点击右边相应按钮查看对应信息。

预览数据

点击结果选项卡的获取最新数据可以查看语句的执行结果，此处如果是 Insert 语句则无结果可查看。由于前文最大预览数为100，所以只记录了前 100 条结果。

注意表格的搜索是该列的全记录模糊匹配。

当然也可以点击历史中的对应任务的预览数据查看该执行结果。如下所示：

管理进程

点击进程选项卡，选中已注册的集群，可以查看该集群的作业执行状况。

点击操作栏中的停止按钮即可停止该流作业。

由上图可见，被提交的 Hello World 任务已经在被注册的集群上成功执行，且通过进程管理成功停止作业。

六、扩展组件

扩展连接器

dlink 兼容 Flink 官方所有的 connector 及其自定义 connector 。只需要将连接器所需要的 jar 包上传到 dlink 根目录下的 lib 目录下，然后重启 dlink 即可生效。

例如，当扩展 kafka 的连接器时，只需要把 flink-json-1.12.5.jar 、flink-connector-kafka_2.11-1.12.5.jar 以及 flink-sql-connector-kafka_2.11-1.12.5.jar 加入到 lib 目录下即可；当扩展 mysql 的连接器时，则需要把 flink-connector-jdbc_2.11-1.12.5.jar 和 mysql-connector-java-8.0.21.jar 加入到 lib 目录下即可。

此外，在 dlink-connector-jdbc.jar 中实现了基于 flink-connector-jdbc 的 Oracle 和 ClickHouse 的连接器，在引入flink-connector-jdbc_2.11-1.12.5.jar、ojdbc6-11.2.0.3.jar、clickhouse-jdbc-0.2.6.jar 后即可连接 Oracle 和 ClickHouse。

注：上述 jar 的版本号可替换为其他版本号。

扩展 UDF

dlink 兼容 Flink 官方的 UDF。只需要把 UDF 打包为依赖然后加入到 lib 目录下，重启后生效。

此外，dlink 额外提供了表值聚合函数——AGGTABLE：

CREATE AGGTABLE aggdemo AS
SELECT myField,value,rank
FROM MyTable
GROUP BY myField
AGG BY TOP2(value) as (value,rank);

以及语法糖——语句片段：

sf:=select * from;
tb:=student;
${sf} ${tb}
## 效果等同于
select * from student

扩展元数据

dlink 提供了元数据功能，扩展其他元数据的实现，需要基于 SPI 扩展，可见源码示例，打包后加入 lib 目录下，重启生效。

七、更多精彩

本文简简单单地带来了 dlink 的初次部署与体验的具体步骤，此外它还具备大量的新特性与功能来辅助 Flink Sql 开发与运维，如作业管理、共享会话、血缘分析、函数文档、数据源管理、元数据中心以及 SQL 编辑器的代码高亮、自动补全、语法逻辑校验等各种辅助功能。未来还将提供依赖调度等更多功能。

后续将带来《Dlink 实时计算平台——功能篇》、《Dlink 实时计算平台——技巧篇》、《Dlink 实时计算平台——原理篇》，敬请期待。

八、未来

Dlink 0.4.0 将于 0.3.0 功能完善后提上日程，主要包含企业级应用功能如时间调度、依赖调度、数据地图等。

Dlink 将紧跟 Flink 官方社区发展，为推广及发展 Flink 的应用而奋斗，打造 FlinkSQL 的最佳搭档的形象。

与此同时，DataLink 数据中台将同步发展，未来将提供开源的企业级数据中台解决方案。