Apache Zepelin 0.9附带了重新设计的 Apache Flink 解释器，允许开发人员和数据工程师直接在齐柏林笔记本上使用 Flink 进行交互式数据分析。在接下来的段落中，我们将介绍为什么流式 ETL 非常适合像 Apache Flink这样的流处理框架，通过演示开发人员如何在齐柏林的 Flink 上运行流式 ETL 数据管道的教程，我们深入了解了 Zepelin 笔记本中的 Flink 解释器。
流 ETL 和 Apache 闪烁
提取转换-加载 （ETL） 是一种与在存储系统之间按摩和移动数据相关的常见操作。ETL 作业历来定期触发，经常将数据从事务数据库系统复制到分析数据库或数据仓库。
流式处理 ETL 管道具有类似用途的传统 ETL：它们转换和丰富数据，并可以将其从一个存储系统移动到另一个存储系统。但是，流式处理 ETL 管道不同于传统的 ETL，因为它们能够持续运行，并且能够从源中读取连续生成数据的记录，以及以低延迟将数据移动到所需的目标。
流式处理 ETL是Apache Flink 的常见用例，因为它能够使用 Flink SQL（或表 API） 处理最常见的数据转换或扩充任务，并且能够支持用户定义的函数。此外，Flink 为各种存储系统（如卡夫卡、Kinesis、弹性搜索和 JDBC数据库系统）提供了一组丰富的连接器Kafka现在，让我们描述一下 Flink 解释器在齐柏林笔记本中的工作方式。
齐柏林 0.9 中的 Flink 解释器
Flink解释器可以从齐柏林的解释器设置页面访问和配置。解释器已重构，以便 Flink 用户现在可以利用 Zepelin 以三种语言编写 Flink 应用程序，即 Scala、Python （PyFlink） 和 SQL（用于批处理和流式处理）。Zepelin 0.9 现在配备了 Flink 口译员组，由以下五名口译员组成：
Flink 解释器已被带到一个新的水平，现在为以三种语言（Scala、Python [PyFlink] 和 SQL）编写 Flink 应用程序以及在不同的执行模式下运行此类应用程序（例如在本地、远程或纱线模式下运行 Flink）提供支持。如果您有兴趣了解有关 Flink 解释器的信息，以及有关如何开始使用 Zepelin 和 Flink 应用程序的所有执行模式的信息，可以查看本文。
在 Zepelin 上闪烁流 Etl 管道
Flink 解释器允许开发人员直接在 Zepelin 笔记本上构建流处理 Flink 应用程序，例如流式处理 ETL 和实时数据分析。这可以通过利用 Flink SQL 以及特定的 UDF（用户定义的函数）轻松执行。现在让我们展示一下如何使用齐柏林的 Flink 执行流 Etl：
您可以使用 Flink SQL 执行流式 ETL，按照以下步骤操作（有关完整教程，请参阅齐柏林网站的 Flink 教程/流式处理 ETL教程）：
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创建源表来表示源数据。
我们将使用%flink.ssql来表示以下 SQL 是流 SQL，这将通过StreamTableEnvironment
在这里，您可以看到每 3 秒刷新的 10 条前 10 条记录。
本文讨论了重新设计的 Flink 解释器在 Zepelin 0.9.0 中的工作方式，并提供了有关如何使用 Flink 和 Zepelin 执行流式 ETL 作业的一些分步指导com/@zjffdu/flink-on-ze-2-batch-711731df5ad9″rel=”nofollow”目标=”_blank”=教程， 如使用齐柏林上的Flink进行批处理，并在齐柏林的Flink上执行更高级的操作（例如资源隔离advanced operations、作业并发和并行、多个 Hadoop & Hive 环境等）我们希望您喜欢这个新的加入齐柏林项目，你尝试Flink解释很快！
