Dinky项目编译部署完全指南

Dinky项目编译部署完全指南

dinky Dinky is an out-of-the-box, one-stop, real-time computing platform dedicated to the construction and practice of Unified Streaming & Batch and Unified Data Lake & Data Warehouse. Based on Apache Flink, Dinky provides the ability to connect many big data frameworks including OLAP and Data Lake. dinky 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinky

前言

Dinky作为一款基于Apache Flink的实时计算平台,其编译部署过程需要准备特定的开发环境。本文将详细介绍从环境准备到最终编译打包的完整流程,帮助开发者快速搭建Dinky开发环境并完成项目构建。

环境准备详解

基础环境要求

Dinky项目编译需要以下基础环境支持:

| 环境 | 版本要求 | 重要说明 | |---------|------------|------------| | npm | ≥7.19.0 | 前端构建工具 | | node.js | 14.19.0 | JavaScript运行环境 | | JDK | 1.8.0_201 | Java开发工具包 | | Maven | 3.6.3 | Java项目管理工具 | | Lombok | 1.18.16 | Java注解处理器 | | MySQL | 5.7+ | 数据库服务 |

NodeJS安装指南

Windows系统安装
  1. 获取NodeJS 14.19.0安装包
  2. 双击安装包执行标准安装流程
  3. 安装完成后验证版本:
    node -v
    npm -v
    
  4. 升级npm至7.19.0:
    npm install -g npm@7.19.0
    
Linux系统安装
  1. 下载NodeJS二进制包
  2. 解压至指定目录:
    tar xf node-v14.19.0.tar.gz -C /opt/module/
    
  3. 配置环境变量:
    export NODEJS_HOME=/opt/module/node-v14.19.0
    export PATH=$NODEJS_HOME/bin:$PATH
    
  4. 刷新环境变量后升级npm

MySQL数据库部署

关键配置要点
  1. 密码策略调整:
    validate_password=off
    
  2. 字符集配置:
    collation_server = utf8mb4_general_ci
    character_set_server = utf8mb4
    
  3. 远程访问授权:
    GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'yourpassword';
    FLUSH PRIVILEGES;
    
性能优化建议
  1. 根据服务器内存调整innodb_buffer_pool_size
  2. 合理配置连接数max_connections
  3. 启用查询缓存query_cache_type=1

Maven构建工具配置

最佳实践
  1. 配置本地仓库路径:
    <localRepository>/path/to/local/repo</localRepository>
    
  2. 优化镜像源配置:
    <mirror>
      <id>aliyunmaven</id>
      <mirrorOf>*</mirrorOf>
      <name>阿里云公共仓库</name>
      <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
    </mirror>
    
  3. 内存配置调整:
    export MAVEN_OPTS="-Xms512m -Xmx2048m"
    

Dinky项目编译实战

Windows平台编译

命令行编译
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
IDEA集成开发环境编译
  1. 导入项目为Maven项目
  2. 在Maven面板中执行:
    • clean
    • install (跳过测试)

Linux平台编译

mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
编译优化技巧
  1. 并行编译加速:
    mvn -T 4 clean install
    
  2. 增量编译:
    mvn compile
    

Docker镜像构建

标准构建流程
  1. 准备构建文件:
    • Dockerfile
    • docker-entrypoint.sh
  2. 执行构建命令:
    docker build --tag dinky:0.6.4-flink1.15 .
    
多架构镜像构建
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t dinky:multi-arch .

常见问题排查

  1. npm版本问题

    • 症状:前端构建失败
    • 解决:确保npm版本≥7.19.0
  2. Lombok注解未生效

    • 症状:IDE中getter/setter方法报错
    • 解决:安装Lombok插件并启用注解处理
  3. MySQL连接问题

    • 症状:应用启动时数据库连接失败
    • 解决:检查MySQL远程访问权限和防火墙设置
  4. Maven依赖下载失败

    • 症状:构建过程中依赖下载超时
    • 解决:配置国内镜像源或使用代理

后续步骤

完成编译后,您将获得可部署的Dinky安装包。接下来可以:

  1. 参考部署文档进行环境部署
  2. 配置Flink集群连接
  3. 初始化数据库表结构
  4. 启动Dinky服务

通过本文的详细指导,您应该已经掌握了Dinky项目的完整编译流程。在实际操作中,建议根据具体环境调整配置参数,以获得最佳的构建体验。

dinky Dinky is an out-of-the-box, one-stop, real-time computing platform dedicated to the construction and practice of Unified Streaming & Batch and Unified Data Lake & Data Warehouse. Based on Apache Flink, Dinky provides the ability to connect many big data frameworks including OLAP and Data Lake. dinky 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinky

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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