带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——5.3.2 Flink任务开发相关(5)

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——5.3.2 Flink任务开发相关(5)

《企业级云原生白皮书项目实战》——第五章 大数据——5.3 实时计算Flink版——5.3.2 Flink任务开发相关(4): https://developer.aliyun.com/article/1228382?groupCode=supportservice


在这种情况下,推荐的方法是通过maven1shade插件的ServicesResourceTransformer转换META-INF/services目录下的这些资源文件。给定示例的pom.xml文件内容如下,其中包含连接器flflink-sql-connector-hive-3.1.2和flflink-parquet format。

<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 <groupId>org.example</groupId>
 <artifactId>myProject</artifactId>
 <version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
 <!-- other project dependencies ...-->
 <dependency>
 <groupId>org.apache.flflink</groupId>
 <artifactId>flflink-sql-connector-hive-3.1.2__2.11</artifactId>
 <version>1.13.0</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.flflink</groupId>
 <artifactId>flflink-parquet__2.11<</artifactId>
 <version>1.13.0</version>
 </dependency>
 </dependencies>
 <build>
 <plugins>
 <plugin>
 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
 <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
 <executions>
 <execution>
 <id>shade</id>
 <phase>package</phase>
 <goals>
 <goal>shade</goal>
 </goals>
 <confifiguration>
 <transformers combine.children="append">
 <!-- The service transformer is needed to merge META-INF/services fifiles -->
 <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
 <!-- ... -->
 </transformers>
 </confifiguration>
 </execution>
 </executions>
 </plugin>
 </plugins>
 </build>

在配置了ServicesResourceTransformer之后, 项目构建uber-jar时,META-INF/services目录下的这些资源文件会被整合在一起而不是相互覆盖。

Maven作业模版

强烈建议使用该方式进行配置,可以减少很多重复的配置工作。

前置要求

唯一的环境要求是安装了Maven 3.0.4(或更高版本)和Java 8.x。

创建项目

使用以下两种方式中的一种创建项目:

•使用Maven archetypes

$ mvn archetype:generate \
 -DarchetypeGroupId=org.apache.flflink \
 -DarchetypeArtifactId=flflink-quickstart-java \
 -DarchetypeVersion=1.12.3

这允许您命名新创建的项目。它将以交互方式要求您输入groupId、artifactId和包名。

•运行quickstart脚本

$ curl https://flflink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.12.3


《企业级云原生白皮书项目实战》——第五章 大数据——5.3 实时计算Flink版——5.3.2 Flink任务开发相关(6) https://developer.aliyun.com/article/1228378?groupCode=supportservice

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
16天前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
50 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
1月前
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
65 0
|
15天前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
680 10
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
6天前
|
存储 Cloud Native 块存储
EBS深度解析:云原生时代企业级块存储
企业上云的策略,从 Cloud-Hosting 转向 Serverless 架构。块存储作为企业应用上云的核心存储产品,将通过 Serverless 化来加速新的计算范式全面落地。在本话题中,我们将会介绍阿里云块存储企业级能力的创新,深入解析背后的技术细节,分享对未来趋势的判断。
|
12天前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
17天前
|
分布式计算 大数据 OLAP
AnalyticDB与大数据生态集成:Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力,将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发,分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成,构建端到端的大数据处理流水线,实现数据的实时分析和处理。
48 1
zdl
|
3天前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
21 0
|
29天前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
66 1
|
1月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
1月前
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-148 Apache Kudu 从 Flink 下沉数据到 Kudu
大数据-148 Apache Kudu 从 Flink 下沉数据到 Kudu
55 1

热门文章

最新文章