flink jar 方式的开发，阿里的和源生的会不会有差异？

阿里云实时计算 Flink 版在使用 JAR 方式开发作业时，与开源 Apache Flink 的开发方式基本保持一致，但在某些细节和环境配置上存在差异。以下是详细解答：

1. 阿里云 Flink 和开源 Flink 的差异

阿里云实时计算 Flink 版完全兼容开源 Apache Flink 的 DataStream API，因此在代码逻辑、API 使用和算子定义上没有显著差异。然而，以下几点需要注意： - 运行环境：阿里云 Flink 提供了托管的运行环境，用户无需自行搭建集群，但需要确保本地开发环境与云端引擎版本一致。 - 数据源连接器：阿里云 Flink 默认支持阿里云生态内的数据源（如 Kafka、RDS MySQL 等），并提供了优化的连接器。如果使用自建数据源，需额外配置网络访问权限。 - 公网访问限制：阿里云 Flink 默认不具备公网访问能力，若需访问外部数据源，需设置白名单或通过其他方式开通访问权限。

2. 阿里云 Flink JAR 开发文档

阿里云提供了详细的 JAR 作业开发文档，涵盖从开发到部署的完整流程。以下是关键步骤和文档引用：

开发准备

• 开发工具：需要安装 IntelliJ IDEA 或其他支持 Maven 的开发工具。
• JDK 版本：仅支持 JDK 8 和 JDK 11。
• Maven 配置：确保 Maven 版本为 3.6.3 及以上，并正确配置依赖项。
• 数据源准备：推荐使用阿里云消息队列 Kafka 和 RDS MySQL，确保其与 Flink 工作空间处于同一 VPC 中。

开发流程

1. 本地开发：在本地完成代码编写、编译和打包。阿里云建议使用与云端引擎版本一致的 Flink 版本进行开发。
2. 上传资源：将打包好的 JAR 文件和相关数据文件上传至实时计算控制台的文件管理模块。
3. 部署作业：在运维中心选择 JAR 作业类型，上传并部署 JAR 包。
4. 启动作业：启动后可通过日志查看运行结果。

调试与优化

• 本地调试：可以通过添加 pipeline.classpaths 配置和 ClassLoader JAR 包实现本地调试。
• 动态更新：支持动态更新参数，减少作业启停对业务的影响。

3. 相关文档

阿里云提供了多篇文档帮助用户快速上手 JAR 作业开发： - JAR 作业开发指南：详细介绍开发环境要求、数据源准备和作业开发流程。 - Flink JAR 作业快速入门：提供了一个统计单词频率的示例，包含测试 JAR 包和数据文件下载链接。 - DataStream 连接器设置方法：说明如何将连接器作为项目依赖打包进 JAR 包。 - 本地运行和调试：介绍如何在本地调试包含连接器的作业。

4. 重要提醒

• 版本一致性：本地开发使用的 Flink 版本需与云端引擎版本保持一致，否则可能导致兼容性问题。
• 依赖范围：注意 Maven 依赖的作用域范围，避免因依赖冲突导致运行失败。
• 网络配置：若使用自建数据源，需确保实时计算 Flink 能访问该数据源，并正确配置白名单。

综上所述，阿里云 Flink 在 JAR 开发方式上与开源 Flink 基本一致，但需特别关注运行环境、数据源连接器和网络配置等细节。相关文档已全面覆盖开发、调试和部署的各个环节，用户可参考上述文档完成作业开发。