大数据Flink(一百零九):阿里云Flink的基本名称概念

文章目录

阿里云Flink的基本名称概念

一、层次结构

二、​​​​​​​​​​​​​​概念说明

1、工作空间(Workspace)

2、项目空间(Namespace)

3、资源(Resource)

4、草稿(Draft)

5、部署(Deployment)

6、作业实例(Job)

7、集群(Cluster)

8、连接器(Connector)

9、函数(Function)

10、元数据(Catalog)

11、角色(Role)

12、成员(User)


阿里云Flink的基本名称概念

一、​​​​​​​​​​​​​​层次结构

通过了解实时计算Flink版产品基本概念的层次结构,为后期作业开发、作业部署、作业运维和安全管理等操作提供思路。实时计算Flink版产品基本概念的层次结构如下图所示。

二、​​​​​​​​​​​​​​概念说明

1、工作空间(Workspace)

工作空间是Flink全托管管理项目空间的基本单元,每个工作空间的计算资源隔离,开发控制台相互独立。

重要: 创建成功后工作空间名称和OSS存储地址不可修改。

2、项目空间(Namespace)

项目空间是Flink全托管管理作业的基本单元,我们的所有配置、作业、权限均在单个项目空间下进行。我们可以创建多个项目空间,为每个项目空间分配单独的资源和权限,实现多租户通过项目空间进行资源和权限的完全隔离。

3、资源(Resource)

Flink全托管的基本计量单位为Compute Unit(CU),即计算资源,1 CU=1核CPU+4 GiB内存+20 GB本地存储(放置日志、系统检查点等信息) 。

CU对应实时计算底层系统的CPU计算能力。1个实时计算作业的CU使用量取决于此Job输入数据流的QPS、计算复杂程度,以及具体的输入数据分布情况。我们可以根据业务规模以及实时计算的计算能力,估算所需购买的资源数量。

4、草稿(Draft)

在实时计算Flink版SQL开发界面中创建的SQL作业称为草稿。该概念只适用于通过实时计算控制台方式进行作业开发,不适用于SDK方式。

5、部署(Deployment)

为了避免修改草稿中的内容会影响到线上正在运行的作业,提出了部署(Deployment)概念,目的是将开发和生产隔离,SQL开发中的作业草稿、上传的JAR和Python包都可以成为部署。通过部署使草稿变为线上作业,具有确定的流批属性。该概念只适用于通过实时计算控制台和SDK方式进行的作业开发。

6、作业实例(Job)

线上运行的一个作业实例,由部署生成,具有确定的流批属性。

7、集群(Cluster)

集群为作业上线后的运行环境,以内存速度和任何规模执行计算。Flink全托管支持Per-Job集群和Session集群两种集群模式,分别用于正式和测试开发环境。

8、连接器(Connector)

实时计算Flink版内置了丰富的连接器用于多种上下游的数据读写与同步,并支持上传和使用自定义连接器。

9、函数(Function)

实时计算Flink版提供函数功能,包括内置函数和自定义函数。

10、元数据(Catalog)

数据处理最关键的方面之一是管理元数据,实时计算Flink版的元数据提供了元数据信息,例如数据库、表、字段、分区以及数据库或其他外部系统中存储的信息。

11、角色(Role)

角色是实时计算Flink版安全功能中的概念,可以理解为拥有相同权限的用户的集合。多个用户可以同时存在于一个角色下,一个用户也可以隶属于多个角色。给角色授权后,该角色下的所有用户拥有相同的权限。

12、成员(User)

成员是实时计算Flink版安全功能中的概念,支持将阿里云账号和RAM用户添加为成员。非实时计算Flink项目所有者的成员必须被加入实时计算Flink项目中,且被授予相应的权限,才能操作实时计算Flink项目中的数据、作业、资源及函数。


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