一、StreamPark介绍

实时即未来,在实时处理流域 Apache Spark 和 Apache Flink 是一个伟大的进步,尤其是Apache Flink被普遍认为是下一代大数据流计算引擎, 我们在使用 Flink & Spark 时发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践, 通过不断努力终于诞生了今天的框架 —— StreamPark, 项目的初衷是 —— 让流处理更简单, 使用StreamPark开发,可以极大降低学习成本和开发门槛, 让开发者只用关心最核心的业务,StreamPark 规范了项目的配置,鼓励函数式编程,定义了最佳的编程方式,提供了一系列开箱即用的Connectors,标准化了配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程, 提供了scala和java两套api, 其最终目的是打造一个一站式大数据平台,流批一体,湖仓一体的解决方案

框架介绍 | Apache StreamPark (incubating)

二、安装快速体验

官网提供了jar包安装和docker安装，本文先简单使用docker 安装来快速体验StreamPark

首先机器上需要安装docker和docker compose，可以先参考下官网下载相关文件

Docker 快速使用教程 | Apache StreamPark (incubating)

默认是h2数据库，如果需要使用mysql数据库需要修改参考下面文档Docker 快速使用教程 | Apache StreamPark (incubating)

确保Flink和StreamPark都能访问正常，需要配置Flink Home信息

Flink Home路径填写：/StreamPark/flink/flink14.5/   其他不用修改参考上图

集群配置信息

地址信息填写:http://localhost:8081 或者宿主机ip 其他不用修改参考下图

 修改Application里面自带的Flink SQL demo 任务，即可成功运行

修改完成之后点击release(发布作业)然后start(启动作业)，任务即可启动成功。

备注：Flink SQL demo会运行一段时间之后自动结束，因为代码里面设置自动生成数据是增量数据，如果想任务一直运行

去掉自增设置同时改为最小和最大值成为随机数
'fields.f_sequence.min'='1',
'fields.f_sequence.max'='500',

这样job就能一直运行起来 ，而不会运行一段时间就停止了。