早早就听说了这么个玩意，也看到有些小伙伴已经用它作为自己的开发工具了。

那么基于好奇心驱使，我也决定把这个 streampark 下载下来试试，一来看看它的部署成本高不高；二来也看下它所宣称的一体化流式计算平台，是否对得起它在官网吹的牛逼。

既然自诩是一个能实现低代码，完成从配置、开发、测试、部署、监控、运维于一体的智能化平台，那我们一会就从这几个方面着手去考察和验证，它到底好不好使。

0. 准备

一般来说，任何一款新的软件，想要其能正常运行起来，必须要满足一定的环境要求，对于 streampark 来说，它需要你部署的机器要满足以下要求：

1. 必须是Linux(貌似版本不限)，目前Windows 不支持；

2. JDK1.8及以上环境；

3. 只能支持 Flink1.12 以上版本；

4. 存储 streampark 的元数据，如果用MySQL的话，版本必须不低于5.6(验证过5.5，建表确实会报错)；

5. 如果用 Flink on yarn 的话，必须得有 hdfs 以及 yarn 环境。

确认完上述基础环境依赖之后，接下来就是要下载 streampark。

既然是一款软件，那么第一步就是要先把它下载下来，下载地址为：https://streampark.apache.org/zh-CN/download/。

这款软件比较有意思的地方在于，人家一上来，就是2.0的版本(半天没有找到更早的版本了)，难怪当我下载到它最新的2.1.1版本时还在疑惑，怎么都2.x了，还在孵化(incubating)呢，这么难产的吗。

仔细一看，原来是人家一开始把调子起高了(上来就2.0)，其实这个项目，是今年年初才进入孵化阶段的，这样一来就好解释了。

为了体验最新的功能，我下载了它最新的版本2.1.1 (这里我用的普通服务器部署，网上很多文章都是基于docker的)。

这里官网会提供两个版本，其中区别就是上图所看到的，基于Scala2.11，跟Scala2.12.

怎么选？需要贴合你的开发需求，以及部署的Flink、Spark环境，这个你必须要知道，毕竟2.11跟2.12 其实差距还比较大。

1. 开始部署

虽然说部署过程比较简单，但是一些步骤还是要注意。

修改1：

需要修改配置文件，因为比较推荐你用MySQL来存储 streampark 运行过程中的元数据，所以需要修改conf目录下的 application.yml 文件。

将其中默认的 h2 改为 MySQL。

修改2：

既然改为用 MySQL 来存储元数据，那么接下来肯定要配置对应的连接信息，对吧。

于是，就要修改 config 目录下的 application-mysql.yml 文件。

注意，这里需要先在 MySQL 数据库创建strempark库，以及对应的用户，并将该库的所有权限都赋给该用户。

然后，再执行下面的建表，以及数据加载操作(官网这块没有展开说明)：

先执行建表：

再执行加载基础数据：

PS: 这里需要注意的是，选择的 MySQL 版本不能太低，比如我刚开始不信邪，用的5.5，结果建表的时候，报错如下：

会存在系统设置，跟建表语句冲突的情况，后来我老老实实换成了MySQL8，就好了。

另外，一定务必记得，要把对应的MySQL8的驱动包，放到streampark 家目录的lib子目录里。

修改3：

配置完了元数据的存储位置，接下来就要确定 strempark 存储工作数据的位置了，这个存储工作数据的位置，也叫 workspace。

根据你当前服务器的配置，找一块空间比较大的，专门的数据盘，来存储你的本地数据，以及配置你的hdfs目录(如果有的话)：

2. 启动服务

根据官网的提示，所有需要修改和准备的地方，都已经准备妥当，那么接下来是不是可以顺利启动服务了呢？

在启动前，需要说明一点，一般我建议你养成一个好习惯，那就是不同的服务，用不同的用户对其授权和启动，比如这个 strempark  服务，就给它一个专门的用户，比如就叫 strempark，然后把该服务相关的目录所有权赋给它：

然后，用 strempark 用户来启动服务:

但是，首次启动会报错，具体错误说需要你设置额外的 JAVA_HOME 变量。

虽然这种问题肯定不难解决，但是呢，如何优雅地搞定它，有时候是比较反映一个人的基础素养的。

比如，因为这台服务器的 JRE 本来就是一个全局变量，按理说是不需要设置额外的 JAVA_HOME 的，但既然它报错了，那咱就最好针对当前的用户，来专门设置这个变量。

具体做法是：vi /home/streampark/.bash_profile：

即时生效：

最后启动服务，才不会报错：

养成好的习惯，启动之后，瞅一眼服务运行的日志(建议创建统一、规范的日志目录)，确保运行状态确实OK：

然后登录web页面地址：http://${streampark_server}:10000

3. 使用感受

(PS啊；关于页面的流式任务配置，篇幅关系，咱在下一篇文章中展开讲)

基础部署部分还算简单，一般大家应该都可以比较轻松的搞定，但是后面的流式任务配置就难说了。

对于后面流式任务的配置和部署，初次体验的感觉是：不是很好用！

一些配置步骤莫名其妙就报错了，完了还没有错误提示，只能去后台日志分析，或者干脆靠猜。

捣鼓了几个小时，终于捣鼓出了一个能跑的应用，算基本上摸清了这个玩意的大致玩法。

这里面有一些隐藏的坑，比如部署 streampark 的机器必须得是 Flink 的客户端，同时还必须是hadoop的客户端，且对应的hadoop配置中必须有yan-site.xml文件(如果你要 Flink on yarn 的话)。

否则你 Flink on yarn 的应用怎么着都部署不起来，关键你还找不到错误原因，只能靠自己的经验悟。

其次，这个使用界面各个功能如何配置，每一项该如何规范填写，官方文档几乎是一笔带过(提供的那几个视频完全是鸡肋)，或者干脆不提，需要部署的人有比较强的运维、填坑水平才能磕磕碰碰把它玩起来。

当然，毕竟是初次使用，现在给它下定义好还是不好，为时尚早，待我这几天深度体验一番，再来告诉大家这玩意到底值不值得你去折腾。

咱下篇文章见...