这期内容当中小编将会给大家带来有关如何将实时计算Flink与自身环境打通，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题？下面将介绍如何实时计算 Flink 与自身环境打通。
在VVP平台有两种方法可以上传作业的jar。
方法一，借助VVP提供的资源上传功能，可以直接使用这个功能对Jar进行上传目前该功能支持200兆以内的Jar包上传。使用时，直接在创建作业的时候选择上传的jar包就可以了，演示如下：
● 进入到VVP平台，点击左侧资源上传功能，然后在打开页面点击右上角的上传资源，选择要上传的Jar包，完成上传；
● 上传成功后，点击左侧创建作业，完善作业名等信息。在Jar URI栏，下拉选择刚刚上传的Jar包，点击确定完成创建作业，然后启动即可使用。
方法二，直接在OSS的控制台上面，将要使用的Jar上传上去，然后使用OSS是提供的Jar链接来行使用。使用的时候也比较简单，直接使用OSS提供的Jar链接，演示如下：
● 打开OSS控制台，选择在创建VVP时候使用的Bucket，再选择目录，点击上传文件，上传时可以将它的权限设置为公共读，点击上传文件即完成；
● 使用时，OSS控制台上点击已上传包右侧的“详情”，获取该Jar包的URL链接。
● 创建作业时，将jar包的URL的链接填入Jar URI。
需要注意，OSS详情页面提供的链接是公网访问的，开通的VVP并不能直接访问公网，所以在创建作业使用HTTPS的时候，需要使用VPC访问的endpoint，这样才能正常的启动作业。
如果想用公网获取一个HTTPS的链接，怎么操作呢？可以首先对VVP进行公网打通，简单来说步骤如下：
● 首先，创建一个NAT网关。创建时选择“组合购买ERP”，然后选择区域并补充名称等信息，然后绑定弹性公网IP，完成创建；
● 其次，创建SNAT条目。创建好NAT之后，点击“创建SNAT条目”，在弹窗选择交换机并补充名称信息，完成创建。
完成上述两个步骤，该VVP实例就已经打通公网，在创建Deployment时就可以直接使用https公网可访问的jar包了。
介绍如何通过SQL以及connectors与外部的一些数据存储系统进行交互，以SLS，Kafka作为数据源读写数据为例。
（实操演示）点击SQL编辑器，创建一个Datagen Table，它是用于数据的随机生成的，然后点击运行。然后再点击生成一个SLS Table，补充所需参数信息，然后点击创建完成。
创建完成后，写入SQL语句，比如insert into sls select id, name from datagen，然后另存后点击运行，创建Deployment并启动。
当作业成功运行后，在SLS上查询数据。说明datagen已经生成数据并成功写入SLS。
类似的，我们可以按照上面的步骤从SLS读数据然后写入Kafka：
● 在vvp的sql编辑器页面创建一个Kafka table
● 用SQL语法从SLS读取数据写入Kafka中并启动
● 作业运行成功后，即开始从SLS读数据写入Kafka中
接下介绍如果想把运行作业的指标放入到一些系统当中去，并进行指标观测。VVP提供了两种方法：
方法一，VVP默认的将 Flink 作业指标打入到arms，不需要额外的处理，直接运行作业之后，就能通过指标按钮看到。
方法二，如果自己有指标系统，想把 Flink 的作业指标打入到自己的系统里，主要有两点：首先保证VVP上作业与自己指标系统网络的连通性；其次在 Flink conf 中配置好相应的metrics reporter。在创建作业过程中，进行metric配置。
例：使用premetheus的pushGateway方式，所以reporter class就选择org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter。按上图所示配置pushGateway的port和host，Metric reporter就配置完成了。作业启动成功后在配置好的grafana大盘上查看指标。
如果在作业运行中，突然运行失败，我们想要查看运行失败作业的日志，就需要把 Flink 作业的日志保存下来。在VVP平台为这个目的提供了两种方案，将Logs写入OSS中或SLS中，简单来说，在创建作业的时候， 在Log配置项里面配置一些Log参数。
方法一，将日志写入OSS中。在创建作业的时候，在高级配置中的Log配置里，选择使用用户自定义，然后将（帮助文档）里面的配置放在自定义的配置中去，再将一些参数换成OSS的必要参数就可以了。
需要查看日志时，可以通过帮助文档的指导，找到日志存放的文件，然后点击下载查看。
方法二，将日志写入SLS中。与方法一类似，只是LOG配置项稍有差异；下载和查看方法与方法一一致。
上述就是小编为大家分享的如何将实时计算Flink与自身环境打通了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
