Dinky项目集群管理功能详解

Dinky项目集群管理功能详解

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. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinky

概述

Dinky作为一款强大的数据开发平台，提供了完善的集群管理功能，帮助用户高效地管理和使用Flink集群资源。本文将详细介绍Dinky中的集群管理功能，包括集群实例管理和集群配置管理两大核心模块。

集群类型支持

Dinky当前支持以下三种主流Flink集群模式：

1. Standalone集群：Flink独立部署模式，适合小规模应用场景
2. Yarn集群：基于Hadoop YARN资源管理器的部署模式
3. Kubernetes集群：基于容器化技术的部署模式

集群实例管理

集群实例管理功能主要用于管理已经存在的Flink集群实例，适用于以下场景：

• Standalone集群
• Yarn Session集群
• Kubernetes Session集群

核心功能

1. 集群注册：将现有集群注册到Dinky平台
2. 集群监控：实时检测集群状态
3. 集群维护：编辑、删除、搜索等管理操作

注册集群实例步骤

1. 进入"注册中心 > 集群管理 > 集群实例管理 > 新建"
2. 填写必要参数：
   • 名称：集群唯一标识（必填）
   • 别名：便于识别的名称（可选）
   • 类型：选择Standalone/Yarn Session/Kubernetes Session
   • JobManager HA地址：填写集群的RestAPI地址，多地址用英文逗号分隔
   • 注释：集群描述信息（可选）

使用建议

• 对于生产环境，建议配置HA地址以提高可用性
• 定期进行心跳检测确保集群健康状态
• 合理命名集群便于后期管理

集群配置管理

集群配置管理用于定义Flink作业提交到集群所需的配置信息，主要适用于：

• Yarn Per-job模式
• Yarn Application模式
• Kubernetes Application模式

核心功能

1. 配置模板管理：创建和管理不同集群类型的配置模板
2. 参数自定义：灵活配置Hadoop和Flink参数
3. 配置复用：同一配置可被多个作业使用

创建集群配置步骤

1. 进入"注册中心 > 集群管理 > 集群配置管理 > 新建"
2. 配置主要参数：

基本配置

• 类型：Flink on Yarn或Flink on Kubernetes
• 标识：配置唯一标识（必填）
• 名称：配置名称（可选）
• 是否启用：控制配置是否可用

Hadoop配置

• 配置文件路径：包含core-site.xml等核心配置文件
• 自定义配置：可覆盖默认配置

Flink配置

• lib路径：Flink运行时依赖库路径
• 配置文件路径：flink-conf.yaml文件位置
• 自定义配置：Flink特有参数设置

最佳实践

• 为不同环境（开发/测试/生产）创建独立的配置
• 合理设置资源参数避免资源浪费
• 定期检查配置有效性

集群信息查看

创建集群后，可以在管理界面查看详细信息，主要字段包括：

| 字段 | 说明 | |------|------| | 名称 | 集群唯一标识 | | 类型 | 集群部署模式 | | JobManager地址 | 集群访问入口 | | 状态 | 集群运行状态 | | 版本 | Flink版本信息 | | 注册方式 | 手动或自动注册 |

注意事项

1. 非Session类作业提交后会成为一个独立的集群实例
2. 配置变更后需要验证有效性
3. 生产环境建议开启HA配置
4. 资源参数设置需考虑实际业务需求

通过Dinky的集群管理功能，用户可以高效地管理和使用各种类型的Flink集群，大大简化了大数据作业的开发和管理流程。

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. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinky