《从0到1学习Flink》—— Flink 项目如何运行？
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前言
之前写了不少 Flink 文章了，也有不少 demo，但是文章写的时候都是在本地直接运行 Main 类的 main 方法，其实 Flink 是支持在 UI 上上传 Flink Job 的 jar 包，然后运行得。最开始在第一篇 《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 中其实提到过了 Flink 自带的 UI 界面，今天我们就来看看如何将我们的项目打包在这里发布运行。
准备
编译打包
项目代码就拿我之前的文章 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 吧，代码地址是在 GitHub 仓库地址：https://github.com/zhisheng17/flink-learning/tree/master/flink-learning-connectors/flink-learning-connectors-es6 ，如果感兴趣的可以直接拿来打包试试水。
我们在整个项目 （flink-learning）pom.xml 所在文件夹执行以下命令打包：
mvn clean install
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然后你会发现在 flink-learning-connectors-es6 的 target 目录下有 flink-learning-connectors-es6-1.0-SNAPSHOT.jar 。
启动 ES
注意你的 Kafka 数据源和 ES 都已经启动好了, 清空了下 ES 目录下的 data 数据，为了就是查看是不是真的有数据存入进来了。
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提交 jar 包
将此文件提交到 Flinkserver 上，如下图：
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点击下图红框中的"Upload"按钮：
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如下图，选中刚刚上传的文件，填写类名，再点击"Submit"按钮即可启动 Job：
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查看运行结果
如下图，在 Overview 页面可见正在运行的任务：
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你可以看到 Task Manager 中关于任务的 metric 数据
、日志信息以及 Stdout 信息。
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查看 Kibana ，此时 ES 中已经有数据了：
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我们可以在 flink ui 界面上的 overview cancel 这个 job，那么可以看到 job 的日志：
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总结
本篇文章写了下如何将我们的 job 编译打包并提交到 Flink 自带到 Server UI 上面去运行，也算是对前面文章的一个补充，当然了，Flink job 不仅支持这种模式的运行，它还可以运行在 K8s，Mesos，等上面，等以后我接触到再写写。
本文原创地址是: http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/05/Flink-run/ , 未经允许禁止转载。
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Github 代码仓库
https://github.com/zhisheng17/flink-learning/
以后这个项目的所有代码都将放在这个仓库里，包含了自己学习 flink 的一些 demo 和博客
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