一、基本概述
名称由来:Dinky,英译为“小巧而精致的”,体现了其轻量级和复杂大数据开发能力的特征。
定位:Dinky是一个开箱即用、易扩展的平台,能够方便地连接OLAP、数据湖等众多框架,提供一站式的Flink任务开发、运维、监控、告警等功能。
二、核心功能
沉浸式FlinkSQL数据开发:
提供自动提示补全、语法高亮、语句美化、在线调试、语法校验、执行计划、Catalog支持、血缘分析等功能。
支持Flink SQL语法的增强,如CDC任务、jar任务、实时打印表数据、实时数据预览、全局变量增强、语句合并、整库同步等。
适配多种执行模式:
适配FlinkSQL的多种执行模式,包括Local、Standalone、Yarn/Kubernetes Session、Yarn Per-Job、Yarn/Kubernetes Application等。
增强Flink生态拓展:
支持Connector、FlinkCDC、Table Store等生态拓展。
支持FlinkCDC整库实时入仓入湖、多库输出、自动建表、模式演变。
多数据源支持:
支持与Kafka、Pulsar、HBase、Elasticsearch、MySQL、Hive等多种数据源和目标的集成,确保数据在不同系统之间的无缝流动。
可视化开发与监控:
提供图形化界面,使用户可以通过拖拽和配置方式进行流作业的设计、部署和监控,并能实时查看作业的执行状态和性能指标。
高可用性与容错性:
借助Flink的高可用性和容错机制,Dinky可以自动处理节点故障,确保数据流处理的连续性和可靠性。
编程模型:
提供SQL模型、DataStream API和Table API等多种编程模型,满足不同复杂度的任务需求。
三、应用场景
Dinky适用于各种需要实时数据处理和分析的场景,如:
金融交易监控:实时监控交易系统中的异常活动,通过流处理规则快速检测潜在风险并进行告警。
电商平台:实时分析用户行为数据,优化推荐系统和广告投放策略。
物联网:处理物联网设备数据流,实现设备故障的实时监测和预测维护。
实时日志分析:对日志文件进行实时分析,提取关键信息用于故障排查和性能优化。
四、集成到Jiron数据开发平台
集成背景:
Jiron数据开发平台,作为一个全方位的数据管理生态系统,致力于提供从数据采集、整合、处理、分析到应用部署的全栈式解决方案。为了进一步强化平台的数据处理核心能力,提升业务响应速度与灵活性,我们决定将Dinky——这一基于Apache Flink的实时计算平台,无缝集成至Jiron之中,共同构建更加高效、智能的数据处理与分析环境。
集成方式:
打通微服务关系:
效果与优势:
持续优化与迭代:根据用户反馈与业务需求,持续优化Dinky与Jiron平台的集成效果,提升数据处理效率与用户体验。
拓展应用场景:探索Dinky在更多业务场景下的应用潜力,如实时推荐、实时监控等,进一步发挥其实时计算的优势。
五、总结
Jiron GitHub 地址
https://github.com/642933588/jiron-cloud
https://gitee.com/642933588/jiron-cloud
欢迎大家送上小星星 ✨