Flink web ui只是一个监控网站嘛？能否在线管理数据source和处理数据？

主要用来查看作业运行情况。

访问Flink Web UI
https://help.aliyun.com/zh/emr/emr-on-ack/user-guide/view-the-logs-of-a-flink-job-and-access-the-web-ui-of-the-job?spm=a2c4g.11186623.0.i10#section-1o7-ybg-jvo

通过kubectl连接Kubernetes集群，详情请参见获取集群KubeConfig并通过kubectl工具连接集群。
您也可以通过API等方式连接Kubernetes集群，详情请参见使用Kubernetes API。
执行以下命令，转发Flink作业JobManager的服务到本地进行访问。

kubectl port-forward -n svc/basic-emr-example-rest 18088:8081
说明
示例代码中需替换以下参数：

：集群ID，您可以登录E-MapReduce on ACK控制台，在集群管理页面获取。

svc/basic-emr-example-rest：您运行的Flink作业的服务名称，您可以通过命令kubectl get svc -n 查看所有的K8s服务。请选择-rest服务进行转发。

在浏览器中访问http://127.0.0.1:18088/#/overview，查看作业运行情况。

Flink Web UI 是一个基于Web的界面，它提供了对Apache Flink作业运行状态的监控和管理功能。通过这个UI，用户可以查看作业的整体视图、任务细节以及性能指标，如背压情况、延迟、吞吐量等。此外，还可以获取到有关作业执行计划、任务分布和JVM内存使用情况的信息。关于在线管理和数据处理，Flink Web UI 主要侧重于监控和调试，而不是直接的数据源管理和数据处理。你可以通过Web UI来启动、停止和暂停作业，这些操作在某种程度上也间接地影响了数据流的处理。至于数据源管理和数据处理本身，通常是在Flink程序代码中进行配置和编写的。例如，你可以在你的应用程序代码中定义数据源（比如从Kafka读取数据）、数据转换（如过滤、聚合）和数据接收器（如写入到数据库）。然后，你可以将编译后的Flink程序提交到集群，并通过Flink Web UI监控其运行状态。

如果你想要更丰富的数据管理和处理功能，可能需要结合其他的工具或库。例如，如果数据源是数据库，那么可能会用到数据库客户端或ORM框架来进行数据访问。又或者，如果希望有更友好的数据处理工作流构建方式，可以考虑使用一些可视化的工作流编辑器，如Airflow、Azkaban等，它们虽然不直接集成Flink，但可以通过调度Flink作业的方式来实现大数据处理流程的管理。

Flink web ui是一个综合性的在线管理工具，它不仅提供监控指标性能，还能进行任务管理。通过Flink REST API，可以实现任务的持久化管理，包括JOB的编辑、提交、启动和停止等操作。此外，Flink web admin还支持多集群发布任务，能够根据实际需求选择不同的集群来执行任务。在数据源管理方面，Flink web ui可以加密保存数据源配置信息，并支持一键同步表结构。

对于数据处理，Flink CDC是一个专门用于捕获源数据库中的变更事件并进行实时数据同步的库，但是它并没有提供专门的Web管理界面或在线写数据处理的功能。然而，你可以通过结合其他工具和组件来实现对 Flink CDC 的管理和在线写数据处理。

在设计Flink应用程序时，可以根据任务之间的依赖关系、数据流量、数据分布以及可用的资源来选择合适的并行度，以优化任务的性能，平衡任务的负载，提高整体的处理能力。同时，Flink web ui还可以帮助检查和解决一些常见的问题，如数据读取的及时性，窗口Aggregate处理是否存在死循环或较慢的点，以及Flink计算结果的输出处理慢等问题。

用户可以通过 Web UI 查看任务的状态、CPU 和内存使用情况、数据流速率、背压状况等。尽管 Flink Web UI 提供了一些基本的数据源管理和控制功能，但它并不支持在线管理数据源或直接处理数据。这是因为 Flink 的设计理念是将计算任务的定义与执行分离，即先定义好数据处理逻辑（通过编程方式），然后提交到集群进行执行。如果需要在线管理数据源或实时处理数据，通常需要结合其他工具或者库来实现。例如：

1. 使用命令行接口：
   除了Web UI，Flink还提供了命令行工具（flink run）来提交和管理任务。通过命令行可以方便地启动、停止或重启作业。

2. 第三方库或框架：
   可以考虑使用第三方库或框架来增强 Flink 的功能，如 Apache NiFi 或 StreamSets Data Collector 等数据集成工具，它们提供了图形化的界面来创建和管理数据流。

3. 自定义扩展：
   如果现有的工具不能满足需求，可以考虑开发自己的自定义扩展来增强 Flink Web UI 的功能。这可能涉及到修改 Flink 源代码并重新编译，或者构建一个新的前端应用来与 Flink 后端通信。

4. API 接口调用：
   利用 Flink 提供的 REST API 来进行自动化任务管理和监控。这些 API 可以用于查询作业状态、触发操作（如 savepoint、cancel 等）等。
   

Flink Web UI 不仅仅是监控指标性能的网站，它提供了对 Flink 集群和应用程序的全面监控和管理。通过 Flink Web UI，您可以查看和管理各种指标，例如任务运行状况、集群资源使用情况、作业状态等。此外，您还可以查看 Flink 应用程序的日志和诊断信息。

然而，Flink Web UI 不提供在线管理数据源和处理数据的功能。要在线管理数据源和处理数据，您可能需要使用其他工具或库。

对于在线管理数据源，您可以考虑使用其他数据管理工具，例如数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL 等）或数据仓库工具（如 Snowflake、Redshift 等）。这些工具提供了用户界面和编程接口，使您能够创建、管理和查询数据源。

对于在线处理数据，您可以考虑使用 Flink 提供的编程模型和 API 来编写和运行数据处理作业。Flink 是一个分布式流处理和批处理框架，它提供了丰富的 API 和功能来处理数据。您可以使用 Flink 的 Java 或 Python API 编写 Flink 作业，并将它们提交到 Flink 集群上运行。这样，您可以在本地开发和管理数据处理逻辑，并通过 Flink Web UI 监控和管理作业的性能和状态。

至于现有的库来提供类似的功能，您可以考虑使用一些开源库或框架来简化数据处理和管理过程。例如，Apache Beam 是一个跨平台的流处理库，它提供了统一的 API 来处理流数据和批数据。另外，Airflow 是一个开源的调度和编排框架，用于构建和调度数据处理工作流。这些库可以帮助您自动化数据处理和管理过程，并提供可视化的用户界面来监控和管理任务和作业。