实时计算Flink python开发指南

实时计算Flink Python开发指南如下：

开发前准备

1. 权限确认：确保RAM用户或角色具有Flink控制台操作权限。
2. 工作空间创建：已开通实时计算Flink版并创建了工作空间。

步骤一：本地开发Python作业

• 在本地编写Python流/批作业代码，如word_count_streaming.py和word_count_batch.py。
• 保证本地开发环境的Flink版本与部署时选择的引擎版本一致。
• 准备数据文件，如示例中的Shakespeare文本数据。

步骤二：上传资源至Flink控制台

1. 登录实时计算控制台，进入目标工作空间的控制台界面。
2. 通过文件管理功能上传Python作业文件及数据文件。
3. 如需使用自定义连接器，同样需要上传相关Python包到控制台。

步骤三：配置并部署Python作业

1. 在运维中心 > 作业运维页面，点击部署作业 > Python作业。
2. 对于流作业，选择正确的入口点类为org.apache.flink.client.python.PythonDriver，并指定Python作业文件路径，如-py /flink/usrlib/word_count.py。
3. 配置附加依赖文件（如有），包括PyFlink官方JAR包和其他第三方库。
4. 确定部署目标为适当的资源队列，避免使用Session集群进行生产部署。
5. 调整资源分配、并行度等配置以优化作业性能。

注意事项

• 版本兼容性：确保所有依赖与Flink版本兼容。
• 资源管理：合理规划资源，避免资源不足导致作业失败。
• 外部依赖配置：正确配置外部系统连接，如Kafka、数据库等。
• 监控与调优：部署后持续监控作业状态，根据运行情况适时调整配置。

以上指南覆盖了从开发环境准备、资源上传到作业部署的主要步骤，以及在过程中需要注意的关键点。请按照上述流程操作，确保实时计算Flink Python作业的顺利部署与执行。