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关于java:Spring-Cloud-Data-Flow初体验以Local模式运行

1 前言

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Spring Cloud Data Flow是什么,尽管曾经呈现一段时间了,但想必很多人不晓得,因为在我的项目中很少有人用。不仅找不到很多中文材料,英文材料也一样少的可怜。这让摸索的路更加艰苦,也更加乏味吧。

Spring Cloud Data Flow是基于微服务的,专门用于流式和批式数据处理的框架。

2 基本概念

2.1 数据处理模式

数据处理有两种模式,别离是 Streaming 流式解决Batch 批次解决 Streaming 是长时间始终存在的,你数据来了我就解决,没来我就等着,基于音讯驱动。Batch是解决工夫较短的,启动一次解决一次,解决完就退出工作,须要去触发工作。

个别地,咱们会基于 Spring Cloud Stream 框架来开发 Streaming 利用,而基于 Spring Cloud TaskSpring Batch框架来开发 Batch 利用。实现开发后,能够打包成两种模式:

  • (1)Springboot式的 jar 包,能够放在 maven 仓库、文件目录或 HTTP 服务上;
  • (2)Docker镜像。

对于Stream,有三个概念是须要了解的:

  • (1)Source:音讯生产者,负责把音讯发送到某个指标;
  • (2)Sink:音讯消费者,负责从某个指标读取音讯;
  • (3)Processor:联结 SourceSink,它从某个指标生产音讯,而后发送到另一个指标。

2.2 个性

Spring Cloud Data Flow有许多好的个性值得咱们学去应用它:

  • 基于云的架构,可部署在 Cloud FoundryKubernetesOpenShift等。
  • 有许多可抉择的开箱即用的流解决和批处理利用组件。
  • 可自定义利用组件,且是基于 Springboot 格调的编程模型。
  • 有简略灵便的 DSL(Domain Specific Language) 去定义工作解决逻辑。
  • 有好看的 Dashboard 能可视化地定义解决逻辑、治理利用、治理工作等。
  • 提供了 REST API,能够在shell 命令行模式下进行交互。

2.3 服务端组件

服务端有两个重要的组件:Data Flow ServerSkipper Server。两者作用不同,相互合作。

Data Flow Server的次要作用有:

  • 解析DSL
  • 校验和长久化 StreamTaskBatch的定义;
  • 注册利用如 jar 包利用和 docker 利用;
  • 部署 Batch 到一个或多个平台;
  • 查问 JobBatch的历史执行记录;
  • Stream的配置管理;
  • 散发 Stream 部署到Skipper

Skipper Server次要作用有:

  • 部署 Stream 到一个或多个平台;
  • 基于有灰度 / 绿色更新策略地更新或回滚Stream
  • 保留每一个 Stream 的形容信息。

能够看出,如果不须要应用 Stream,能够不必部署Skipper。两者都须要依赖关系型数据库(RDBMS),默认会应用内置的H2,反对的数据库有H2HSQLDBMYSQLOraclePostgreSqlDB2SqlServer

2.4 运行环境

优良的 Spring 的解耦能力总是特地强,Server和利用能够运行在不同的平台。咱们能够把 Data Flow ServerSkipper Server部署在 LocalCloud FoundryKuernetes,而 Server 又能够把利用部署在不同的平台。

  • 服务端 Local:利用 Local/Cloud Foundry/Kuernetes;
  • 服务端 Cloud Foundry:利用 Cloud Foundry/Kuernetes;
  • 服务端 Kuernetes:利用 Cloud Foundry/Kuernetes。

个别状况下,咱们会把 Server 和利用部署在同一平台上。对于生产环境,倡议还是在 Kuernetes 上比拟适合。

3 本地模式装置应用

为了疾速体验,咱们应用最简略的本地运行环境。

3.1 下载 Jar 包

下载以下三个 jar 包:

wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-dataflow-server/2.5.3.RELEASE/spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-dataflow-shell/2.5.3.RELEASE/spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-skipper-server/2.4.3.RELEASE/spring-cloud-skipper-server-2.4.3.RELEASE.jar

如果是简略的 Batch 利用,能够只下载spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar

3.2 启动利用

# 启动 Skipper,默认端口为 7577
java -jar spring-cloud-skipper-server-2.4.3.RELEASE.jar
# 启动 Data Flow Server,默认端口为 9393
java -jar spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar

启动实现后,拜访 UI:http://localhost:9393/dashboard

3.3 部署利用

3.3.1 增加利用 Applications

只有增加了利用,能力部署 BatchStream。官网提供了示例Applications,咱们间接应用就能够了:

增加胜利后,在利用列表能够查看:

3.3.2 创立 Task

创立 Task 能够图形化创立,也能够通过 DSL 来创立,十分不便:

定义好 Task 后,输出名字创立:

3.3.3 运行 Task

间接点击运行:

能够传入参数:

3.3.4 查看 Task 运行状况

能够查看运行日志:

3.4 Data Flow Shell 命令行

除了在网页上,还能够通过命令行模式来与 Server 进行交互。

启动利用:

$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar 
  ____                              ____ _                __
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 \___ \| '_ \|'__| | '_ \ / _` | | |   | |/ _ \| | | |/ _` |
  ___) | |_) | |  | | | | | (_| | | |___| | (_) | |_| | (_| |
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  ____ |_|    _          __|___/                 __________
 |  _ \  __ _| |_ __ _  |  ___| | _____      __  \ \ \ \ \ \
 | | | |/ _` | __/ _` | | |_  | |/ _ \ \ /\ / /   \ \ \ \ \ \
 | |_| | (_| | || (_| | |  _| | | (_) \ V  V /    / / / / / /
 |____/ \__,_|\__\__,_| |_|   |_|\___/ \_/\_/    /_/_/_/_/_/

2.5.3.RELEASE

Welcome to the Spring Cloud Data Flow shell. For assistance hit TAB or type "help".
Successfully targeted http://localhost:9393/

dataflow:>app list
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════════╗
║app│source│processor│sink│        task        ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════════╣
║   │      │         │    │composed-task-runner║
║   │      │         │    │timestamp-batch     ║
║   │      │         │    │timestamp           ║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════════╝

dataflow:>

4 总结

本文应用的是官网提供的利用,咱们能够本人开发利用并注册到 Server 上。Local模式适宜开发环境适宜,生产环境还是部署在 Kubernetes 比拟靠谱。前面咱们再来摸索吧。


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