如何开通实时计算 Flink 版

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 本文由阿里巴巴产品专家赵开兴分享,主要介绍实时计算 Flink的开通、功能及使用,并通过多个演示示例进行详细demo演示。内容主要分享以下几部分:1、Blink独享集群使用介绍;2、Flink 全托管集群的使用

作者:赵开兴(纯庚)

摘要:
本文由阿里巴巴产品专家赵开兴分享,主要介绍实时计算 Flink的开通、功能及使用,并通过多个演示示例进行详细demo演示。内容主要分享以下几部分:

1、Blink独享集群使用介绍
2、Flink 全托管集群的使用

通过前两篇对实时计算 Flink的发展、技术原理、应用及行业案例等的介绍后,本篇将介绍如何开通和使用实时计算 Flink。

在介绍之前,首先介绍公有云上的产品形态。从下图可见云上的产品形态分为全托管和半托管,那么如果从使用习惯上划分,可分为两类,分别是Blink独享集群和Flink VVP。

image.png

基于这两个分类,分别介绍如何开通和使用。

image.png

在Blink的独享集群上,将会介绍进行集群的开通,以及SQL作业的开发、调试、提交和运行的实操流程。在 Flink 全托管上,将会介绍集群的开通和Datastream作业的创建、提交和运行。

一、Blink独享集群使用介绍

1、Blink独享集群的开通

Blink独享集群的开通需要一些准备工作。

● 第一步,登录阿里云的账号,因为需要使用阿里云的资源;
● 第二步,创建OSS,OSS用来存储用户的一些Jar包资源;
● 第三步,创建VPC和Vswitch。因为Blink独享集群最终是部署在用户的VPC下。
● 第四步,创建角色AliyunStreamDefaultRole,即自动化角色授权。

准备工作做完,就进入到了开通流程。主要分三步:

第一步,购买订单;
image.png

在选择地域的时候,要与创建的OSS选择同一区域。值得注意的是,Slave型号选择决定了创建集群的可用资源。

image.png

第二步,创建集群;

购买支付完成后,点击进入管理控制台,如下图。在控制台的下方显示有一个 Blink 独享集群,他有对应的一个订单,点击订单右侧的“创建集群”。

image.png

创建过程中,会弹出提醒授权的窗口,点击“前往授权”,跳转页面后点击“同意授权”。

image.png

授权成功后的页面左侧点击“集群列表”,然后点击右上方的“新建集群”。

image.png

然后选择对应的已购订单,并填写基本信息。提醒注意,创建完成后,集群的名称和备注是无法修改的。

image.png

点击下一步后,需要选择集群配置。选择OSS-Bucket,然后在选择VPC,完成创建。

image.png

当集群的状态由“启动中”变更到“运行中”,就说明集群已经创建成功。

image.png

第三步,创建项目。

在集群列表中,点击创建项目。

image.png

然后完善弹窗需要填写的信息,完成创建。选择CU数量的时候,需要根据购买订单配置的CU数量内选择,如果不需要再创建其他项目,可以选择全部用满。

image.png

创建成功后,点击查看集群项目可以看到项目的名称、备注信息和对应资源。

image.png

点击项目名称就可以进入到项目的开发界面。

image.png

image.png

到此,Blink 独享集群的开通就完成了。

2、Blink独享集群的开发

开发介绍分为几个部分,分别是:

● 创建作业;
● 开发代码;
● 本地调试;
● 提交作业;
● 运行作业;
● 运维作业。

image.png

上图的右侧是实时作业的代码,主要有三部分的要素:第一个部分是Random的源表,Random的作用是实时生成数据;然后第二部分是Print结果表,Print作用是把数据输出到taskmanager.out日志里;第三部分是计算逻辑,非常简单,目的是取随机生成的字符的首字母,然后将判断大写的首字母过滤出来。

实操演示

首先新建作业。进入开发界面点击新建作业,然后补充名称信息。作业类型选择SQL,Blink独享集群也支持创建Datatstream作业类型。然后选择对应目录,确定完成。

image.png

创建完成后,左侧会出现 Flinkjob,点击并把上图展示的代码拷贝进来。拷贝完成可以通过语法检查工具检查代码语法是否无误。

image.png

第二步本地的调试。点击“调试”,并上传需要作业的数据。

image.png

上传成功后可以在数据预览看到上传的数据,然后点击确定。这样就开始本地作业的运行了。

image.png

运行过程中,可以从 out.table中看到,输入了三条数据,但是只输出了一条数据,这条输出的数据就是通过运行作业,检索出来的首字母为大写的数据。这样本地调试完成,证明代码逻辑是正确的。

image.png

第二步提交作业。调试完成后,把作业提交到线上。点击右上角的上线在上线的过程中,给作业进行资源配置。如下图所示,资源配置一共有三种,第一种上次自动调优,即配置成与之前运行一样的资源;第二种系统分配;第三种是手动配置,可以在资源配置界面完成配置。

image.png

点击系统分配资源后,点击下一步,弹窗会显示进行数据检查,滚动条走完点击上线即完成。

跳转到运维页面,启动作业。

image.png

启动作业时需要选择读取数据的时间信息,此次演示使用的是Random,选择当前时间即可,点击确认作业就提交到集群了。

image.png

第四步作业运维。在运行信息上可以看到作业的运行信息,比如消耗的CU数、输入输出指标等等,在“数据曲线”里也可以查看运行的曲线信息。

image.png

如果作业出现异常,在 Failover里,可以看到作业自动恢复的日志信息。Jobmanager里也有日志信息。

image.png

点击TaskManager,通过TaskManger.out日志,可以看到每一条输出的数据。可以发现每一个输出的数据首字母都是大写的,那么证明没问题。

image.png

二、Flink 全托管集群的使用

1、Flink全托管集群的开通

准备工作。

● 第一步,登录阿里云账号;
● 第二步,创建OSS;
● 第三步,创建VPC和Vswitch
● 第四步,准备AccessKey ID/AccessKey Secret(这个部分正在做优化,未来可能就不需要准备AccesKey信息了)
● 第五步,创建角色AliyunStreamAsiDefaultRole,即自动化角色授权。

准备工作完成后,进行开通工作。很简单,只有两步:

第一步,购买订单;因为 Flink 全托管集群现在已经商业化了,所以在购买的过程中会需要进行公测的申请。

如下图所示,如果公测申请完成,按钮会变成“购买产品”。

image.png

点击购买后,点击角色授权并同意即可。然后点击实名认证。

image.png

然后选择付费模式和地域,此操作同Blink独享集权一样。

然后创建虚拟机,选择网端,并确定完成。

image.png

完成后,回到购买页面,然后刷新,可以看到已经购买的交换机。补充工作名称,提交AccessKey等信息后,确认订单并支付。

image.png

支付完成后回到管理控制台,可以看到 Flink 全托管集群,当状态变成“运行中”表明 Flink全托管集群开通完成。

image.png

第二步,自动创建工作空间。

完成开通后,在控制台页面点击右侧的“开发控制台”,就可以进入到VVP的一个开发界面。

2、Flink全托管DataStream作业

开发介绍分为几个部分,分别是:

● 上传jar (Artifacts)
● 创建Deployment
● 启动Deployment

image.png

实操演示

这次演示不涉及DataStream作业的开发,演示使用的是 Apache Flink 官网上1.11版本上对应的一个example。

第一步上传文件。打开开发界面,点击“选择文件”,上传example到OSS里。

image.png

第二步创建作业。创建作业的过程中有可供选择的配置,包括标准配置和高级配置。选择标准配置后,补充作业名称等信息。

image.png

创建作业的高级页面上,除了有已经填写的基本信息,还可以选择升级策略、初始化状态以及恢复策略等。 也可以设置并行度和资源信息。

image.png

填写完信息后点击创建,就完成了一个Deployment的创建。

image.png

第三步启动 Deployment。直接点击启动就ok了。

点击启动之后,可以看到右上方有一个“期望的状态”和“当前的状态”,当“期望的状态”和“当前的状态”一致的时候,就表明这个作业已经提交到集群上面正常运行了。

image.png

第四步作业运维。在总览页面可以看到作业的状态信息,也可以通过拓扑图看到拓扑信息。

image.png

运行事件里可以看到整个作业提交和运行过程中的事件信息。

image.png

实例页面可以看到当前作业的状态。

image.png

在上图页面右侧有两个“操作”,左侧点进去是开源的 Flink 云原生的web UI,在这里可以进行一些勘察和运维的操作;右侧点进去是告警监控的页面,通过这个页面可以监控和查看当前作业的运行状态和Metric曲线。

image.png

还有Savepoint信息和提供的自动配置调优的功能。

image.png

以上就是针对Blink独享集群和 Flink 全托管集群的开通、运行和运维的介绍。

社区二维码.png

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
|
4月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
2月前
|
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。
1412 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
2月前
|
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
173 56
|
7天前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
2月前
|
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。
|
3月前
|
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。
91 1
|
3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
|
3月前
|
运维 监控 Serverless
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
|
3月前
|
存储 运维 监控
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维、安全能力等等跟其他引擎及自建Flink集群比较。
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力等方面表现出色。其自研的高性能状态存储引擎GeminiStateBackend显著提升了作业稳定性,状态管理优化使性能提升40%以上。核心性能较开源Flink提升2-3倍,资源利用率提高100%。提供一站式开发管理、自动化运维和丰富的监控告警功能,支持多语言开发和智能调优。安全方面,具备访问控制、高可用保障和全链路容错能力,确保企业级应用的安全与稳定。
55 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
阿里云实时计算Flink版体验评测
阿里云实时计算Flink版提供了完善的产品内引导和丰富文档,使初学者也能快速上手。产品界面引导清晰,内置模板简化了流处理任务。官方文档全面,涵盖配置、开发、调优等内容。此外,该产品在数据开发和运维方面表现优秀,支持灵活的作业开发和自动化运维。未来可增强复杂事件处理、实时可视化展示及机器学习支持,进一步提升用户体验。作为阿里云大数据体系的一部分,它能与DataWorks、MaxCompute等产品无缝联动,构建完整的实时数据处理平台。

相关产品

  • 实时计算 Flink版