前言

之前寫了不少 Flink 文章了，也有不少 demo，但是文章寫的時候都是在本地直接執行 Main 類的 main 方法，其實 Flink 是支援在 UI 上上傳 Flink Job 的 jar 包，然後執行得。

準備

編譯打包

我們在整個專案 （flink-learning）pom.xml 所在資料夾執行以下命令打包：

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mvn clean install

然後你會發現在 flink-learning-connectors-es6 的 target 目錄下有 flink-learning-connectors-es6-1.0-SNAPSHOT.jar 。

啟動 ES

注意你的 Kafka 資料來源和 ES 都已經啟動好了, 清空了下 ES 目錄下的 data 資料，為了就是檢視是不是真的有資料存入進來了。

提交 jar 包

將此檔案提交到 Flinkserver 上，如下圖：

點選下圖紅框中的”Upload”按鈕：

如下圖，選中剛剛上傳的檔案，填寫類名，再點選”Submit”按鈕即可啟動 Job：

檢視執行結果

如下圖，在 Overview 頁面可見正在執行的任務：

你可以看到 Task Manager 中關於任務的 metric 資料
、日誌資訊以及 Stdout 資訊。

檢視 Kibana ，此時 ES 中已經有資料了：

我們可以在 flink ui 介面上的 overview cancel 這個 job，那麼可以看到 job 的日誌：

總結

本篇文章寫了下如何將我們的 job 編譯打包並提交到 Flink 自帶到 Server UI 上面去執行，也算是對前面文章的一個補充，當然了，Flink job 不僅支援這種模式的執行，它還可以執行在 K8s，Mesos，等上面，等以後我接觸到再寫寫。