Dinky

简介

实时即未来，Dlink 为 Apache Flink 而生，让 Flink SQL 纵享丝滑，并致力于实时计算平台建设。

Dinky 基于 Apache Flink 实现 Dlink ，增强 Flink 的应用与体验，探索流式数仓。即站在巨人肩膀上创新与实践，Dinky 在未来批流一体的发展趋势下潜力无限。

最后，Dinky 的发展皆归功于 Apache Flink 等其他优秀的开源项目的指导与成果。

特点

一个 开箱即用 、易扩展 ，以 Apache Flink 为基础，连接 OLAP 和 数据湖 等众多框架的 一站式 实时计算平台，致力于 流批一体 和 湖仓一体 的建设与实践。

其主要目标如下：

• 可视化交互式 FlinkSQL 和 SQL 的数据开发平台：自动提示补全、语法高亮、调试执行、语法校验、语句美化、全局变量等
• 支持全面的多版本的 FlinkSQL 作业提交方式：Local、Standalone、Yarn Session、Yarn Per-Job、Yarn Application、Kubernetes Session、Kubernetes Application
• 支持 Apache Flink 所有的 Connector、UDF、CDC等
• 支持 FlinkSQL 语法增强：兼容 Apache Flink SQL、表值聚合函数、全局变量、CDC多源合并、执行环境、语句合并、共享会话等
• 支持易扩展的 SQL 作业提交方式：ClickHouse、Doris、Hive、Mysql、Oracle、Phoenix、PostgreSql、SqlServer 等
• 支持实时调试预览 Table 和 ChangeLog 数据及图形展示
• 支持语法逻辑检查、作业执行计划、字段级血缘分析等
• 支持 Flink 元数据、数据源元数据查询及管理
• 支持实时任务运维：作业上线下线、作业信息、集群信息、作业快照、异常信息、作业日志、数据地图、即席查询、历史版本、报警记录等
• 支持作为多版本 FlinkSQL Server 的能力以及 OpenApi
• 支持易扩展的实时作业报警及报警组：钉钉、微信企业号等
• 支持完全托管的 SavePoint 启动机制：最近一次、最早一次、指定一次等
• 支持多种资源管理：集群实例、集群配置、Jar、数据源、报警组、报警实例、文档、用户、系统配置等
• 更多隐藏功能等待小伙伴们探索

原理

精彩瞬间

FlinkSQL Studio

实时调试预览

语法和逻辑检查

JobPlan

字段级血缘分析

BI 展示

元数据查询

实时任务监控

实时作业信息

数据地图

数据源注册

功能

详见 功能

近期计划

• 多租户及命名空间

• 全局血缘与影响分析

• 统一元数据管理

• Flink 元数据持久化

• 多版本 Flink-Client Server

• 整库千表同步

参与贡献

欢迎您为社区贡献自己的力量，共建共赢，贡献流程请参考： [参与贡献]

如何部署

详见 编译 和 安装 。

如何升级到最新

由于功能较多，所以 bug 及优化点较多，强烈建议你使用或升级到最新版本。 替换最新 Dinky 所有依赖包 ，执行 sql 目录下的 dlink_history.sql 中的部分升级语句，依据是通过版本号与日期来判断从何处开始执行，请不要直接执行全部 sql。

感谢

站在巨人的肩膀上，Dinky 才得以诞生。对此我们对使用的所有开源软件及其社区表示衷心的感谢！我们也希望自己不仅是开源的受益者，也能成为开源的贡献者，也希望对开源有同样热情和信念的伙伴加入进来，一起为开源献出一份力！致谢列表如下：

Apache Flink

Apache Dolphinscheduler

Ant-Design-Pro

Mybatis Plus

Monaco Editor

SpringBoot

感谢 JetBrains 提供的免费开源 License 赞助。

获得帮助

1.提交 issue

2.进入微信用户社区群（推荐，添加微信号 wenmo_ai 邀请进群）和QQ用户社区群（543709668）交流，申请备注 “ Dinky + 企业名 + 职位”，不写不批

3.关注微信公众号获取相关内容的文章（最新消息获取建议关注）：DataLink数据中台

4.关注 bilibili UP 主（是文末呀）获取最新视频教学

5.访问 GithubPages 或 官网 网址，阅读最新文档手册

版权

请参考 LICENSE 文件。