Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。Flink向Kafka组件发送数据（需要

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发策略”按钮。 配置规则引擎。 配置普通设备采集上来的数据转发到MQS。 在规则引擎界面单击“创建规则”按钮，规则引擎所属应用需要与普通产品相同。 · 单击规则引擎名称进入规则引擎详情页面，配置数据源端和数据目的端。 数据源端选择之前创建的产品和设备。 数据目的端选择同实例下的MQS。

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Flink作业模板相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化 DLI 客户端完成客户端DLIClient的初始化。 新建作业模板 DLI提供新建Flink作业模板的接口。您可以使用该接口新建一个Flink作业模板。示例代码如下： 1 2 3 4

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Flink作业相关API 新建SQL作业 更新SQL作业 新建Flink Jar作业 更新Flink Jar作业 批量运行作业 查询作业列表 查询作业详情 查询作业执行计划 批量停止作业 删除作业 批量删除作业 导出Flink作业 导入Flink作业 生成Flink SQL作业的静态流图

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Flink CEP in SQL增强 SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配，并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle

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Flink运维管理 Flink常用配置参数 Flink日志介绍 父主题： 使用Flink

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Flink运维管理 Flink常用配置参数 Flink对接应用运维管理（AOM） Flink日志介绍 父主题： 使用Flink

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path.root Flink在ZooKeeper上创建的根目录，存放HA模式必须的元数据。 /flink 否 high-availability.storageDir 存放state backend中JobManager元数据，ZooKeeper只保存实际数据的指针。 hdfs:///flink/recovery

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适用范围 基于 MRS -Flink数据存储进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.2.0及以后版本。 参数优化部分适配于MRS 3.2.0及以后版本。 该规范中与开源社区不一致的点，以本文档为准。 参考资料 Flink开源社区开发文档：https://nightlies

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Flink任务开发规范 Flink任务开发规则 Flink任务开发建议 父主题： Flink应用开发规范

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Flink开发样例 Flink支持对接ClickHouse、HBase、HDFS等多个服务，具体支持版本及样例详情可参考如下： FlinkServer对接ClickHouse FlinkServer对接HBase FlinkServer对接HDFS FlinkServer对接Hive

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、聚合等数据处理能力。 基本概念 DataStream 数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。

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Flink常用API介绍 Flink Java API接口介绍 Flink Scala API接口介绍 Flink REST API接口介绍 Flink Savepoints CLI介绍 Flink Client CLI介绍 父主题： Flink应用开发常见问题

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Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的

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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并

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Flink应用开发概述 Flink应用开发简介 Flink应用开发常用概念 Flink应用开发流程介绍 父主题： Flink开发指南

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Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：

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调测Flink应用 编译并运行Flink应用 查看Flink应用运行结果 父主题： Flink开发指南

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Flink Savepoints CLI介绍 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据

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配置Flink作业权限 Flink作业权限操作场景 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的作业，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 管理员用户和作业的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其作业权限。 给新用户设置作业权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant

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选择用于存放DLI作业临时数据的桶，并单击“确定”。 完成设置后DLI作业运行过程中产生的临时数据将会存储在该OBS桶中。 图2 设置DLI作业桶 查看Flink作业提交日志 用户可以通过查看提交日志排查提交作业异常的故障。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。

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