百岁
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## java 调用 Airflow Helm Chart方式 可能更适合生产部署 是的，通过 Java 调用 Helm Chart 是可行的方案。虽然 Helm 本身是 CLI 工具，但我们可以通过 Java 执行 Shell 命令或使用第三方库来操作 Helm。以下是两种主要实现方式： --- ### **方式一：通过 Java 直接调用 Helm CLI（推荐）** 这是目前最成熟的生产级方案，利用...
导入过程，可以构建一个shell脚本，一键搞定： ``` shell #!/bin/bash # 配置参数（根据实际情况修改） DB_NAME="tpch" # 数据库名 MYSQL_USER="root" # MySQL 用户名 TBL_DIR="./dbgen" # .tbl 文件所在目录（默认在dbgen目录下） # 1. 清理 .tbl 文件格式（删除末尾的 |） echo "[1/3] 清理 .tbl 文件格式..." cd "$TBL_DIR"...
## flink 内实现限流功能参考 为了在 Flink 作业运行时动态设置 updateRate 方法，你需要一个机制来接收外部的配置更新，并将这些更新应用到正在运行的任务实例中。这可以通过多种方式实现，下面我将详细说明一种常见的方法：使用广播变量和 Akka 的 Actor 系统。 使用广播变量和 Akka Actor 系统 1. 设置广播变量 首先，在你的主程序（即提交 Flink Job 的地方）中，你需要创建一个广播流，用于发送最新的限流配置给所有并行任务实例。你可以使用一个特殊的 SourceFunction 来生成包含新速率值的消息，并将其与你的主要数据流合并。 ``` java // 创建一个广播流，用于发送新的限流配置 DataStream rateConfigStream...
https://github.com/datavane/tis/issues/353
是的，可以通过扩展 Flink 的 REST API 或者通过其他方式将外部请求作为输入流发送到正在运行的 Flink 作业中。以下是几种实现这一目标的方法： ### 1. 使用 Flink 提供的 REST API 和自定义 SourceFunction 虽然 Flink 自身提供的 REST API 主要用于作业管理（如提交、取消作业等），但你可以创建一个自定义的 `SourceFunction` 来监听来自外部服务的事件，并将其转换为数据流。然后，你可以部署一个独立的 Web 服务器（如使用 Spring Boot 构建的...
前端框架可以参考：https://github.com/dagrejs/dagre-d3/tree/master 例子：https://github.com/dagrejs/dagre-d3/wiki TIS中的例子：src/runtime/corenodemanage.component.ts
ws://${window.location.host}/tjs/download/logfeedback?taskid=${taskid}&logtype=build_status_metrics 实时流量可视化： 进入：tableConsumeCount 出：solrConsume 对应消息类型：mq_tags_status 消息结构： ``` json { summary: { solrConsume: "number", tableConsumeCount: "number" }, tags: [ { tag: "string", trantransferIncr: "number"} ] } ``` 对应服务端webSocket：com.qlangtech.tis.manage.servlet.LogFeedbackServlet 执行流程： 1. console(1秒间隔，从LogFeedbackServlet)向...
## 自定义metric reportor 在 Apache Flink 中实现自定义 Metric Reporter 需要以下步骤： --- ### 1. **实现 `MetricReporter` 接口** 创建一个类并实现 `org.apache.flink.metrics.reporter.MetricReporter` 接口（或继承 `org.apache.flink.metrics.reporter.AbstractReporter` 简化实现）。 #### 示例代码： ```java import org.apache.flink.metrics.*; import org.apache.flink.metrics.reporter.AbstractReporter; import java.util.Map;...
已经实现