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Dinky容器化部署问题及解决方案：1）目录访问问题需挂载配置文件目录；2）YarnClusterDescriptor获取jar路径异常，容器中路径格式为"nested:/app.jar/!BOOT-INF/lib/flink-yarn.jar"。提供两种解决方案：①在flink-conf.yaml配置yarn.flink-dist-jar绝对路径；②通过正则解析容器路径并拼接全局变量根目录。两种方法均可解决"YarnDeploymentException: The Flink

摘要：本文分析了Dinky平台上Flink任务频繁占用MongoDB连接数的问题。主要原因是Flink任务持续重启导致连接无法复用、连接参数配置不合理（如超时时间过短）以及连接池设置不当。通过实验测试发现：每个MongoCDC任务会维持2个连接，连接数随任务重启而波动但不会无限增长；未分片集合只能由单个Subtask监听导致其他并行任务闲置。解决方案包括：1)优化Mongo连接参数（设置合理超时和连接池大小）；2)调整Flink重启策略为指数延迟模式；3)配置YARN任务重试策略。测试表明优化后连接数保持稳

致力于简化Flink任务开发，提升Flink任务运维能力，降低Flink入门成本，提供一站式的Flink任务开发、运维、监控、报警、调度、数据管理等功能。Dinky 提供轻量级的实时计算 IDE 开发模式，支持代码提示补全、查询调试、逻辑检查、计划查看、血缘分析、全局变量、环境复用、整库同步、版本控制、元数据查询等能力，致力于解决作业数量大、开发成本高、调试门槛高等问题，让作业开发更简单高效。基于网络的笔记本，支持数据驱动的交互式数据分析，以及使用SQL、Scala、Python、R等多种语言的协作文档。

flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.8.0-224-9.0_del_javax_servlet.jar（已经删除了javax.servlet目录） =》 /data/apps/dinky-release-1.18-1.1.0-rc4/extends。在datagrip中执行以下文件：/data/dingky/sql/dinky-mysql.sql。flink原生只提供实时计算功能，webui可以提供简单的监控和参数展示。下载tgz包到/data/apps/下并解压。

摘要： 本文详细介绍了在Windows系统下部署Dinky的完整解决方案。针对Dinky官网缺乏Windows部署指南的问题，通过源码分析提出了系统适配方案。部署流程包括：修改application.yml端口配置、调整多个pom.xml依赖（解决包冲突与版本问题）、删除flink-yarn中冲突类文件、配置Windows环境变量（Hadoop、Flink等客户端路径）。重点解决了YARN模式下因路径分隔符差异导致的ClassNotFoundException问题。同时提供了Dinky集群配置规范，包括Fl

摘要 本文介绍了在Windows系统下搭建Hadoop开发环境的步骤。首先需要安装JDK 1.8，并配置环境变量，然后从测试环境获取Hadoop 3.4.1客户端安装包。由于官方不支持Windows系统，需从GitHub下载winutils工具（包括winutils.exe和hadoop.dll）。具体操作包括：修改Hadoop配置文件中的路径为Windows路径，用winutils的bin目录替换原bin目录，将hadoop.dll复制到系统目录。最后通过hdfs和yarn命令验证安装是否成功。此环境支持

本手册详细介绍了Dinky大数据平台二次开发环境的部署流程。内容包括：1)环境准备（JDK8、Maven3.8+、Node.js18+等）；2)代码克隆与导入；3)前端部署（依赖安装与启动）；4)后端部署（Profile配置、数据库初始化、依赖管理）；5)常见问题处理（端口变更、依赖冲突等）。部署完成后可进行本地功能开发，但需注意Windows环境对YARN集群支持的局限性。手册为开发人员提供了完整的开发环境搭建指南，确保实时开发模块的质量和效率。

摘要： 本文针对Dinky监控Flink任务时因YARN集群重启导致状态同步失效的问题，提出自动化解决方案。当YARN集群节点故障恢复时，可能出现JobID、AttemptID或Flink JobID变更，导致Dinky无法获取任务状态。通过开发Python脚本yarn_monitor_flink_change.py，自动检测YARN和Flink任务状态差异，更新Dinky中的JobManager地址和Flink JobID。该脚本定期同步YARN与Dinky的状态信息，解决了人工维护效率低、告警失效的问题