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Apache StreamPark™ 一站式计算利器在海博科技的生产实践，助力智慧城市建设

· 阅读需 7 分钟

**摘要：**本文「 StreamPark 一站式计算利器在海博科技的生产实践，助力智慧城市建设 」作者是海博科技大数据架构师王庆焕，主要内容为：

  1. 选择 StreamPark
  2. 快速上手
  3. 应用场景
  4. 功能扩展
  5. 未来期待

海博科技是一家行业领先的人工智能物联网产品和解决方案公司。目前在公共安全、智慧城市、智慧制造领域，为全国客户提供包括算法、软件和硬件产品在内的全栈式整体解决方案。

01. 选择 Apache StreamPark™​

海博科技自 2020 年开始使用 Flink SQL 汇聚、处理各类实时物联数据。随着各地市智慧城市建设步伐的加快，需要汇聚的各类物联数据的数据种类、数据量也不断增加，导致线上维护的 Flink SQL 任务越来越多，一个专门的能够管理众多 Flink SQL 任务的计算平台成为了迫切的需求。

在体验对比了 Apache Zeppelin 和 StreamPark 之后，我们选择了 StreamPark 作为公司的实时计算平台。相比 Apache Zeppelin， StreamPark 并不出名。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍但是在体验了 StreamPark 发行的初版，阅读其设计文档后，我们发现其基于 一站式 设计的思想，能够覆盖 Flink 任务开发的全生命周期，使得配置、开发、部署、运维全部在一个平台即可完成。我们的开发、运维、测试的同学可以使用 StreamPark 协同工作，低代码 + 一站式 的设计思想坚定了我们使用 StreamPark 的信心。

//视频链接（ StreamX 官方视频）

02. 落地实践​

1. 快速上手​

使用 StreamPark 完成一个实时汇聚任务就像把大象放进冰箱一样简单，仅需三步即可完成:

  • 编辑 SQL

  • 上传依赖包

  • 部署运行

仅需上述三步，即可完成 Mysql 到 Elasticsearch 的汇聚任务，大大提升数据接入效率。

2. 生产实践​

StreamPark 在海博主要用于运行实时 Flink SQL任务: 读取 Kafka 上的数据，进行处理输出至 Clickhouse 或者 Elasticsearch 中。

从2021年10月开始，公司逐渐将 Flink SQL 任务迁移至 StreamPark 平台来集中管理，承载我司实时物联数据的汇聚、计算、预警。

截至目前，StreamPark 已在多个政府、公安生产环境进行部署，汇聚处理城市实时物联数据、人车抓拍数据。以下是在某市专网部署的 StreamPark 平台截图 :

03. 应用场景​

1. 实时物联感知数据汇聚​

汇聚实时的物联感知数据，我们直接使用 StreamPark 开发 Flink SQL 任务，针对 Flink SQL 未提供的方法，StreamPark 也支持 Udf 相关功能，用户通过 StreamPark 上传 Udf 包，即可在 SQL 中调用相关 Udf，实现更多复杂的逻辑操作。

“SQL+UDF” 的方式，能够满足我们绝大部分的数据汇聚场景，如果后期业务变动，也只需要在 StreamPark 中修改 SQL 语句，即可完成业务变更与上线。

为了实现各类数据库与数据仓库之前的同步，我们使用 StreamPark 开发 Flink CDC SQL 任务。借助于 Flink CDC 的能力，实现了 Oracle 与 Oracle 之间的数据同步， Mysql/Postgresql 与 Clickhouse 之间的数据同步。

3. 数据分析模型管理

针对无法使用 Flink SQL 需要开发 Flink 代码的任务，例如: 实时布控模型、离线数据分析模型，StreamPark 提供了 Custom code 的方式，允许用户上传可执行的 Flink Jar 包并运行。

目前，我们已经将人员，车辆等 20 余类分析模型上传至 StreamPark，交由 StreamPark 管理运行。

综上: 无论是 Flink SQL 任务还是 Custome code 任务，StreamPark 均提供了很好的支持，满足各种不同的业务场景。 但是 StreamPark 缺少任务调度的能力，如果你需要定期调度任务， StreamPark 目前无法满足。社区成员正在努力开发调度相关的模块，在即将发布的 1.2.3 中 会支持任务调度功能，敬请期待。

04. 功能扩展​

Datahub 是 Linkedin 开发的一个元数据管理平台，提供了数据源管理、数据血缘、数据质量检查等功能。海博科技基于 StreamPark 和 Datahub 进行了二次开发，实现了数据表级/字段级的血缘功能。通过数据血缘功能，帮助用户检查 Flink SQL 的字段血缘关系。并将血缘关系保存至Linkedin/Datahub 元数据管理平台。

//两个视频链接（基于 StreamX 开发的数据血缘功能）

05. 未来期待​

目前，StreamPark 社区的 Roadmap 显示 StreamPark 1.3.0 将迎来全新的 Workbench 体验、统一的资源管理中心 (JAR/UDF/Connectors 统一管理)、批量任务调度等功能。这也是我们非常期待的几个全新功能。

Workbench 将使用全新的工作台式的 SQL 开发风格，选择数据源即可生成 SQL，进一步提升 Flink 任务开发效率。统一的 UDF 资源中心将解决当前每个任务都要上传依赖包的问题。批量任务调度功能将解决当前 StreamPark 无法调度任务的遗憾。

下图是 StreamPark 开发者设计的原型图，敬请期待。