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- Dataroad：基于Flink的分布式离线/实时数据ETL工具,Github地址
- Smart Discovery：一款基于SpringCloud Discovery深度扩展的微服务治理框架,Github地址
Dataroad简介
概述
Dataroad是一款基于Flink的分布式离线/实时数据ETL工具，可实现多种异构数据源高效的数据同步。Dataroad吸收了FlinkX、DataX优秀的数据同步框架的设计思想和部分的插件功能，侧重于数据编排、处理转换、聚合计算等插件功能，提供了数据抽取、加载、过滤、转换、聚合计算、数据补全、分流合并等功能。同时Dataroad提供了Dashboard控制台，实现流程设计、编排、运行全生命周期管理，降低使用门槛。
另外，Dataroad采用SPI插件机制实现各组件，为组件的开发提供足够和扩展性和灵活度，方便开发人员自行扩展组件。
Dashboard指南
流程设计
创建流程
进入流程设计菜单，点击“新建流程”，进行流程创建，如下：
其中，新建流程可进行流程全局配置，详见流程设计章节
设计流程
新建好的流程，点击“设计流程”，进行流程设计，如下：
其中，可通过切换源码模式，查看流程设计对应存储结构。
- 双击节点进行流程环节设置
- 双击线条进行流程分支设置
查看流程JSON
点击查看流程JSON，可查看最终转换成的JSON流程定义，流程JSON格式具体可参见流程设计章节
下载流程JSON
点击下载流程JSON，可将设计好的流程JSON打包下载至本地
注：通常情况下，可直接在Dashboard上设计并运行流程，当然也可以把Dashboard仅当做流程设计器，通过可视化界面设计并最终将流程JSON下载至本地运行。
删除流程
点击“删除”按钮进行流程删除。
流程运行
上传Jar包
进入流程运行菜单，点击“上传Jar包”将Dashboard主Jar上传至Flink，“提交Job”前需要先做此操作，也可以自行通过Flink WebUI界面上传Jar包。
注：点击上传，将会对Flink WebUI服务器上的Dashboard Jar进行校验，当已存在此Jar将确认是否重复上传。
提交Job
点击“提交Job”，将会上传此任务至Flink上运行
其中，各个参数说明如下：
| 参数名 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| entryClass | 是 | Dataroad运行主类，不可修改 |
| Parallelism | 否 | 并行度，此处并行度配置优先级低于流程全局配置speed中的channel配置 |
| savepointPath | 否 | 让作业在指定的savepoint中恢复 |
| allowNonRestoredState | 否 | 通常，恢复意味着savepoint的每一个状态都要恢复到应用中去，但如果你恰好去掉了某个operator，你可以通过设置来忽略这个状态 |
| confProp | 否 | 更多Flink参数配置，采用{"参数名"："参数值"}方式配置，例如：{"parallelism.default":2} |
流程调度
暂未实现
