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基于开源工具构建 EMR 数据分析平台（二）使用 Dinky 进行 Flink 任务开发、管理
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原文中文，约13100字，阅读约需32分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将开源实时计算平台Dinky与Amazon EMR Flink集成，以提升实时任务开发能力。Dinky提供轻量级IDE、任务管理和监控功能，简化Flink任务的开发与运维，支持多种提交模式，适合实时数据分析需求。
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关键要点
- 本文介绍了如何将开源实时计算平台Dinky与Amazon EMR Flink集成，以提升实时任务开发能力。
- Dinky提供轻量级IDE、任务管理和监控功能，简化Flink任务的开发与运维。
- Dinky是一个开箱即用的一站式实时计算平台，连接OLAP和数据湖等框架。
- Dinky支持多种任务提交模式，适合实时数据分析需求。
- Dinky提供轻量级的IDE式开发环境，解决SQL作业管理和编写困难的问题。
- Dinky支持流批一体，提供持久化监控和个性化告警规则配置等运维管理功能。
- 集成Dinky与Amazon EMR Flink需要准备环境、安装配置和数据库初始化。
- Dinky使用MySQL作为后端存储库，需创建Dinky数据库和用户权限。
- Dinky支持多种任务提交模式，包括LOCAL、K8s、Standalone和YarnSession模式。
- Dinky的资源中心功能可以方便地管理上传的资源，支持Jar任务提交。
- Dinky支持Flink SQL和Flink Jar任务的提交，提供CDC整库同步的功能。
- Dinky与EMR Flink的集成为企业构建现代化的实时数据分析平台提供了高效的技术路径。
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