各位大佬，Flink CDC中谁有streampark单独部署的经验，教教我？

在使用 Flink CDC 时，如果您希望单独部署 StreamPark（一个用于管理和部署 Flink 作业的开源平台），可以参考以下步骤和配置建议。以下是详细的部署流程和注意事项：

1. 准备工作

在开始部署 StreamPark 之前，请确保完成以下准备工作： - 环境准备：确保您已经安装了 Java、Maven 和 Docker 等基础工具。 - Flink 集群：StreamPark 需要与 Flink 集群配合使用，因此请先准备好一个可用的 Flink 集群。 - 数据库和存储：如果您的 Flink CDC 作业需要连接到 MySQL、MongoDB 或其他数据源，请提前准备好相关数据库实例和权限。

重要提示：StreamPark 的部署依赖于 Flink 的运行环境，因此请确保 Flink 集群版本与 StreamPark 兼容。

2. 下载和编译 StreamPark

1. 克隆代码仓库
   使用 Git 克隆 StreamPark 的官方代码仓库：

   git clone https://github.com/apache/incubator-streampark.git
   cd incubator-streampark
   

2. 编译项目
   使用 Maven 编译 StreamPark 项目：

   mvn clean install -DskipTests
   

   注意：-DskipTests 参数用于跳过测试，以加快编译速度。如果需要验证功能完整性，可以去掉该参数。

3. 生成可运行包
   编译完成后，目标文件会生成在 dist 目录下，您可以直接使用该目录中的文件进行部署。

3. 配置 StreamPark

StreamPark 的核心配置文件位于 conf/application.yml，以下是关键配置项的说明：

3.1 基础配置

server:
  port: 10000 # StreamPark Web UI 的访问端口
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://<MySQL_HOST>:3306/streampark # 数据库连接地址
    username: <MySQL_USER> # 数据库用户名
    password: <MySQL_PW> # 数据库密码

重要提示：StreamPark 使用 MySQL 作为元数据存储，请确保数据库已创建并具备读写权限。

3.2 Flink 集群配置

flink:
  home: /path/to/flink # Flink 安装路径
  version: 1.15.0 # Flink 版本号
  execution:
    parallelism: 4 # 默认并行度

注意：flink.home 必须指向实际的 Flink 安装路径，否则 StreamPark 无法正确管理 Flink 作业。

3.3 数据源连接器配置

如果您计划使用 Flink CDC 连接器（如 MySQL CDC 或 MongoDB CDC），需要在 StreamPark 中添加对应的依赖。例如：

dependencies:
  - groupId: com.ververica
    artifactId: flink-connector-mysql-cdc
    version: 2.3.0

4. 启动 StreamPark

1. 启动服务
   在编译后的 dist 目录中，执行以下命令启动 StreamPark：

   ./bin/startup.sh
   

2. 访问 Web UI
   启动成功后，您可以通过浏览器访问 StreamPark 的 Web 界面：

   http://<Server_IP>:10000
   

   默认登录账号为 admin/admin。

5. 创建和管理 Flink CDC 作业

1. 新建作业
   在 StreamPark 的 Web UI 中，点击“新建作业”，选择 Flink CDC 模板，并填写相关参数（如数据源地址、表名等）。

2. 配置 YAML 文件
   StreamPark 支持通过 YAML 文件定义 Flink CDC 作业。以下是一个示例配置：

   source:
    type: mysql
    hostname: ${secret_values.MySQL_HOST}
    port: 3306
    username: ${secret_values.MySQL_USER}
    password: ${secret_values.MySQL_PW}
    tables: tpc_ds.*
   sink:
    type: paimon
    catalog.properties.warehouse: oss://<bucket>/<object>
   

3. 提交作业
   配置完成后，点击“提交”按钮，StreamPark 会自动将作业提交到 Flink 集群中运行。

6. 验证和监控

1. 查看作业状态
   在 StreamPark 的 Web UI 中，您可以实时查看作业的运行状态和日志信息。

2. 监控同步结果
   如果使用 OSS 或 Kafka 作为目标存储，可以通过对应的服务（如 OSS 控制台或 Kafka 消费者）验证数据同步结果。

7. 清理资源

测试完成后，建议清理相关资源以避免产生额外费用： - 停止 StreamPark 服务：

./bin/stop.sh

• 删除 Flink 集群和数据库实例。

以上是基于知识库资料整理的 StreamPark 单独部署经验。如果您在部署过程中遇到问题，可以进一步提供错误日志或具体场景，以便更精准地协助您解决问题！