摘要：本文介绍了 Dinky 实时计算平台的开源一周年的建设情况。内容包括：
- 前言
- 项目特点
- 发展历程
- 问卷调查
- 近期预告
- 参与贡献
- 总结
GitHub 地址
https://github.com/DataLinkDC/dlink
https://gitee.com/DataLinkDC/Dinky
欢迎大家关注 Dinky 的发展~
一、前言
光阴荏苒，日月如梭，不知不觉间，Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里，从思想的火花到实现的落地，再到各种组件与功能的扩展，是数十位贡献者的共同努力的成果，在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持，Dinky 定韶华不负，未来可期。
二、项目特点
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 FlinkCDC （Source 合并）整库实时入仓入湖
- 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
三、发展历程
开源仓库
- 2021年6月6日，当时 Flink 社区正如火如荼的发展，但苦于没有一款适合 Flink SQL 界面化开发的工具，于是增加了 Flink 的门槛与成本。虽然官方提供了 SQL Client，但仍有很多局限与不方便。于是 Dlink 在个人仓库开源，版本号 0.1.0。
- 2021年6月9日，由于项目引起了诸多用户的关注，为便于贡献及管理项目，创建了 DataLinkDC （DataLink Data Center）组织来管理 dlink 开源项目，标志着 dlink 正式开源共建。
- 2022年1月17日，Dlink 更名为 Dinky，英译为 “ 小巧而精致的 ” ，最直观的表明了它的特征：轻量级但又具备复杂的大数据开发能力，标志着 Dinky 从 FlinkSQL 开发平台转变为实时计算平台。
- 2022年3月25日，Dinky 顺利入选 2022 年度 Gitee GVP 项目。
- 2022年5月20日，Dinky 加入中国信通院可信开源社区共同体预备成员。
实现原理
- 0.1.0 ~ 0.3.2 的原理如下所示，Local 和 Remote 两种实现方式，支持 Session 集群的 FlinkSQL 任务开发与提交。
- 0.4.0 扩展了 YarnClient 的实现，从而支持了 Yarn Per-Job 和 Yarn Application 的任务提交方式。此外还支持了远程集群的任务管理，如 监控Metrics、SavePoint、停止等操作。
- 0.5.0 带来了全新的平台架构，以支撑实时计算平台的能力，如监控、报警、血缘等。此外支持了全面的 FlinkSQL 提交方式，以及各种入仓入湖的实践分享。
数据开发
- 0.1 版本最初的沉浸式数据开发页面的设计，比较简陋，页面固定且利用不充分。
- 随后在 0.2 版本进行了页面布局的调整，使其元素更加紧凑。
- 在 0.3 版本去除了页面边框，并增加了共享会话、集群进程、数据源、元数据等功能。
- 0.3.2 版本带来了支持自定义的 FlinkSQL 自动提示与补全的实用辅助功能。
- 0.4 版本支持页面布局拖拽。
- 0.5 版本支持 ChangeLog 和 Table 的两种查询展示方式。
- 0.5 版本此外还支持了 BI 统计图的渲染。
- 0.6 版本新增了运维中心，且支持了字段级的血缘分析。
实践分享
为方便用户使用相关功能或集成其他生态，许多社区小伙伴进行了实践分享。
- 《Flink 表值聚合操作在 Dlink 的实践》作者：文末
- 《Dlink 实时计算平台——部署篇》作者：文末
- 《Dlink-0.3.2 新功能 FlinkSQL 自动补全》作者：文末
- 《Dlink 在 Hive 的实践》作者：文末
- 《Dlink On Yarn 三种 Flink 执行方式的实践》作者：文末
- 《Dlink 在 Flink-mysql-cdc 到 Doris 的实践》作者：文末
- 《Dlink 如何在 IDEA 中调试开发》作者：文末
- 《Dlink FlinkSQL构建流批一体数据平台——部署篇》作者：韩非子
- 《Dlink 在 FinkCDC 流式入湖 Hudi 的实践分享》作者：zhumingye
- 《Flink CDC 和 kafka 进行多源合并和下游同步更新》作者：谢帮桂
- 《Dinky在IDEA远程调试实践分享》作者：唐修红
- 《Dinky在Kubernetes的实践分享》作者：mydq
- 《Dinky 扩展 Phoenix 连接器使用分享》作者：高原
- 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖》作者：文末
- 《Dinky 扩展 kudu 实践分享》作者：roohom
- 《Dinky 扩展 iceberg 的实践分享》作者：wangyayuan
社区发展
四、问卷调查
在2022年3月31日，社区进行了为期三天的问卷调查，取前百份的调查结果研究统计分析如下所示：（数据为两个月前的调查结果，仅为参考）
目前 Apache Flink 的应用程度
未来 FlinkSQL 的应用程度
目前 FlinkSQL 的提交方式
目前 Dinky 的应用程度
未来 Dinky 的应用程度
Dinky 最吸引人的地方
五、近期预告
定时调度——DolphinScheduler 扩展 Dinky 作业类型
- 在 Dinky 中点击 API 按钮查询当前任务的 API 手册，获取其 id。
- 在 DolphinScheduler 中创建 DINKY 类型的 Task 节点，填写 dinky 地址与作业 ID。
- DolphinScheduler 任务调度成功后，任务实例中可查询到 DINKY 节点执行成功。
- Dinky 运维中心可查询到 DolphinScheduler 调度节点任务的执行状态，已完成（批任务）。
多租户及命名空间
Dinky 将提供多租户支持，多租户共用一套用户，每个租户下有单独的角色，通过角色授权命名空间，命名空间下为现有的功能模块如任务、集群、报警等。
六、参与贡献
社区推广
- 登记 ISSUE #66 Who is using Dlink & FlinkSql？协助社区在 github 上进行案例推广。
- 在 github 和 gitee 上 star 和 fork 源项目。
- 分享或转发社区相关文章。
案例分享
- 发表基于 Dinky 建设数据平台、扩展功能等案例实践分享的文章。
- 在相关技术会议分享包含 Dinky 的生产实践经验。
代码贡献
- 修复已知的代码 bug 至 dev 分支。
- 优化已有的功能代码实现至 dev 分支。
- 扩展新的功能模块实现至 dev 分支。
- 添加 FlinkSQL 等基本使用案例至初始化数据库脚本至 dev 分支。
文档贡献
- 完善功能文档内容
- 贡献生态扩展案例文章
- 贡献企业生产案例文章
致谢贡献者
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