转眼又过了一个月的时间，数睿通 2.0 数据中台也迎来了本月的更新，本次更新主要包括：
此外，数据生产模块很多朋友对于 Hadoop 模式下的生产任务用不明白，所以本篇文章会讲解一下数据生产模块 Hadoop Yarn Per-Job 模式和 Yarn Application 模式的使用方式，希望可以对大家有所启发。对数睿通 2.0 数据中台感兴趣的朋友，如果想要获取源码，部署文档等资料，下拉至文末查看。
该版本对数据资产和数据集市做了进一步完善优化，数据资产完善了资源评价模块，在数据资产模块可以查看评价，数据集市模块则可以评价资源。
在数据集市可以申请数据资产上挂载的资源，管理员通过服务审批模块对用户提交的申请进行审批和授权，对于 API 资源，如果多次申请同一资源，调用次数会在原来的基础上进行累加处理。
数据集市新增了我的应用子模块，用于获取调用 API 所需的 token，具体逻辑跟数据服务的权限模块基本一致。
数据集市具体的流程流转会在使用视频中进行讲解，在这里就不过多赘述了。
该版本修复了数据生产由于 Druid SQLUtils 不支持 Doris 导致无法建表的问题，现在数据生产已经可以正常进行 Doris 数据库的DDL 建表操作，后续建表会提供可视化建表，方便对数据模型进行更加直观的梳理。
贴源数据（ODS）模块的数据之前是执行数据接入任务产生的，比如同步了一张 A 表，贴源数据模块就会添加一张 A 表，但是如果人为向中台库中添加 ods 表，这里并不会显示，又或者删除了 A 表，这里也不会同步删除，这就导致实际数据跟库中不一致，所以本次更新改为直接查询中台库的表元数据信息，同时与同步的数据做关联匹配，跟库中实际的表保持一致。
下面我们着重讲解一下数据生产模块 Hadoop Yarn Per-Job 模式和 Yarn Application 模式的使用方式，Local（本地测试用），Standalone，Yarn Session 模式大家都可以轻松驾驭，这三种模式本质其实都是一样的，都是事先启动好一个 Flink 集群实例，然后提交任务，而 Yarn Per-Job 和 Yarn Application 模式则是在任务提交的时候去动态创建 Flink 实例，任务执行完毕后销毁 Flink 实例，不会一直占用服务器资源。
耗时短且密集的任务可以采用 Standalone 和 Yarn Session 模式，避免资源来回释放造成的性能损耗，反之则可以考虑使用 Yarn Per-Job 和 Yarn Application 模式。
Yarn Per-Job 模式在执行前需要获取作业所需的依赖项，通过执行环境分析并取得逻辑计划，将依赖项和 JobGraph 上传到集群中，只有在这些都完成之后，才会触发Flink运行，真正地开始执行作业。试想，如果所有用户同时提交作业，较大的依赖会消耗更多的带宽，而较复杂的作业逻辑翻译成 JobGraph 也需要吃掉更多的CPU和内存，客户端的资源反而会成为瓶颈，为了解决它，社区在传统部署模式的基础上实现了 Application 模式。
在 Yarn Application 模式下，客户端只需要发送部署请求，其他剩余的工作转移到了JobManager 里，执行我们封装好的 Jar 包中的 main 方法，如果一个 main() 方法中有多个 env.execute()/executeAsync() 调用，在Application模式下，这些作业会被视为属于同一个应用，在同一个集群中执行（如果在Per-Job模式下，就会启动多个集群）。
通过上述讲解，大家对执行模式应该有了更加深刻的理解，接下来我们具体讲解一下在数睿通2.0中应该如何正确提交运行 Yarn Per-Job 和 Yarn Application 模式的任务，注意：数据生产微服务必须在 linux 上执行才可以正常提交任务，具体原因是由于 hadoop 本身没有对 windows 平台做兼容，导致在 window 向 hadoop 提交任务的时候会报类找不到的异常。
启动 Hadoop 集群（hdfs，yarn，jobhistory）
Yarn Per-Job 和 Yarn Application 模式任务的运行需要依赖 Hadoop 集群，Hadoop（版本3.3.2） 集群的安装这里不再赘述，产品快速部署指南中有具体的安装教程，安装完毕，配置完环境变量后，通过以下命令启动 Hadoop 集群
# 启动 hdfs
start-dfs.sh
# 启动 yarn
start-yarn.sh
# 启动 jobhistory
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
启动完毕后，访问 http://ip:9870 查看 hdfs 集群，访问 http://ip:8088/ 查看 yarn 集群，若均访问正常，则启动成功，否则查看日志排查。
上传 flink 运行所需 jar 包
在 hdfs 新建以下几个文件夹：/flink-jar/lib （存放相关依赖包），/flink-app （存放 application模式下的 app 包），/checkpoints，/savepoints。
把 flink1.14.3 安装包下的 lib 文件夹下的 jar 包上传到 /flink-jar/lib 下，如果需要程序运行需要依赖其他 jar 包 可以自行添加。
如果是 yarn-application 运行模式，上传代码中的 srt-cloud-framework/srt-cloud-flink/build/app/flink-app.jar 到 hdfs 的 flink-app 目录下。
系统添加 hadoop 集群实例
打开系统的数据开发/资源中心/Hadoop 集群配置模块，添加刚刚部署的 Hadoop 集群实例，ip 改为自己部署的实际 ip
配置 app 路径
如果是 yarn-application 运行模式，还需要配置 flink-app.jar 的路径，打开系统的数据开发/配置中心模块，修改 application 模式的 flink-app.jar 文件路径，改为自己实际配置的路径：
准备工作完毕后，就可以在数据生产模块选择 yarn-per-job 或 yarn-application 模式向 hadoop 集群提交任务了，在 yarn 管理界面可以查看提交的任务以及运行日志（点击 ID -> Logs）。
执行任务的时候，如果是本地搭建的 hadoop，可能会有 yarn 资源不够用的情况，这个时候任务便会执行失败，报内存不足的错误，日志如下：
以上就是 Hadoop 模式的具体使用方式以及注意事项，没有玩明白的小伙伴可以根据以上步骤自行尝试。
数睿通 2.0 的源码目前是加入知识星球获取的，之前的代码都是通过网盘的方式分享给大家，每次都需要重新下载并且不方便比对合并，此次更新搭建了一个 git 私服，星球内的成员可以通过加入私服来查阅代码文件。
本次中台的新功能介绍就到此结束了，目前系统大体的模块该有都有了，剩下的就是不断完善打磨了，希望大家可以继续支持。
目前源码，部署指南，讲解视频等相关资料是付费获取的，价格相比其他同系列的产品连个零头都不到，可以说是非常良心了。我创建了一个知识星球，星球内可以获取到数睿通 2.0 的最新源码资料等，功能发布之后也会第一时间分享。
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