本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 培训研讨会、实验室和解决方案实施
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以下端到端示例演示了Managed Service for Apache Flink的高级解决方案。

**Topics**
+ [使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 部署、操作和扩展应用程序](#examples-MSF-workshop)
+ [在部署到 Managed Service for Apache Flink 之前，先在本地开发 Apache Flink 应用程序。](#examples-getting-started-locally-flink)
+ [用 Managed Service for Apache Flink Studio 进行事件检测](#examples-event-detection-with-kda)
+ [使用适用于 Amazon Kinesis 的 Amazon 流数据解决方案](#examples-streaming-solution)
+ [使用 Apache Flink 和 Apache Kafka 练习使用点击流实验室](#examples-clickstream)
+ [使用 Application Auto Scaling 设置自定义扩展](#examples-autoscaling)
+ [查看 Amazon CloudWatch 控制面板示例](#examples-cwdash)
+ [使用适用于 Amazon MSK 的 Amazon 流数据解决方案的模板](#examples-ssmsk)
+ [浏览更多适用于 Apache 的托管服务 Flink 解决方案 GitHub](#examples-solutions-github)

## 使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 部署、操作和扩展应用程序
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本讲习会介绍如何使用 Java 开发 Apache Flink 应用程序，如何在 IDE 中运行和调试，以及如何在 Amazon Managed Service for Apache Flink 上打包、部署和运行。您还将学习如何对应用程序进行扩展、监控和故障排除。

[Amazon Managed Service for Apache Flink 讲习会](https://catalog.workshops.aws/managed-flink/en-US)。

## 在部署到 Managed Service for Apache Flink 之前，先在本地开发 Apache Flink 应用程序。
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本讲习会展示在本地开始开发 Apache Flink 应用程序的基础知识，其长期目标是部署到 Managed Service for Apache Flink。

 [使用 Apache Flink 的本地开发入门指南](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/429cec9e-3222-4943-82f7-1f45c45ed99a/en-US)

## 用 Managed Service for Apache Flink Studio 进行事件检测
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本研讨会介绍了使用 Managed Service for Apache Flink Studio 进行事件检测以及将其部署为 Managed Service for Apache Flink 应用程序

 [用 Managed Service for Apache Flink for Apache Flink 进行事件检测](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2b03e299-c30f-4144-b452-483356cc5267/en-US)

## 使用适用于 Amazon Kinesis 的 Amazon 流数据解决方案
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适用于 Amazon Kinesis 的 Amazon 流数据解决方案可自动配置捕获、存储、处理和交付流数据所需的 Amazon 服务。该解决方案为解决流数据用例提供了多种选项。Managed Service for Apache Flink 选项提供了一个端到端的流式传输 ETL 示例，演示了一个对模拟的纽约出租车数据运行分析操作的真实应用程序。

 每个解决方案都包含以下组件：
+ 用于部署完整示例的 Amazon CloudFormation 软件包。
+ 用于显示应用程序指标的 CloudWatch 仪表板。
+ CloudWatch 有关最相关的应用程序指标的警报。
+ 所有必要的 IAM 角色和策略。

[适用于 Amazon Kinesis 的流数据解决方案](https://www.amazonaws.cn/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-kinesis/)

## 使用 Apache Flink 和 Apache Kafka 练习使用点击流实验室
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点击流用例的端到端实验室，使用适用于 Apache Kafka 的Amazon托管流来进行流式存储，同时使用Managed Service for Apache Flink的应用程序来进行流处理。

[点击流实验室](https://amazonmsk-labs.workshop.aws/en/mskkdaflinklab.html)

## 使用 Application Auto Scaling 设置自定义扩展
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两个示例向您展示如何使用 Application Auto Scaling 自动扩展 Managed Service for Apache Flink 的应用程序。这使您能够设置自定义扩展策略和自定义扩展属性。
+ [Managed Service for Apache Flink 的应用程序自动扩展](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/AutoScaling)
+ [计划的扩展](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/ScheduledScaling)

有关您可以执行自定义扩展的更多信息，请参阅[为 Amazon Managed Service for Apache Flink 启用基于指标和计划的扩展](https://www.amazonaws.cn/blogs/big-data/enable-metric-based-and-scheduled-scaling-for-amazon-managed-service-for-apache-flink/)。

## 查看 Amazon CloudWatch 控制面板示例
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用于监控 Apache Flink 应用程序的托管服务的示例 CloudWatch 仪表板。示例控制面板还包括一个[演示应用程序](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard/tree/main/demo-apps)，用于帮助演示控制面板的功能。

[Managed Service for Apache Flink 指标控制面板](https://github.com/aws-samples/kda-metrics-dashboard)

## 使用适用于 Amazon MSK 的 Amazon 流数据解决方案的模板
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适用于 Amazon MSK 的 Amazon 流数据解决方案提供了数据流经生产者、流式存储、消费者和目的地的 Amazon CloudFormation 模板。

[Amazon 适用于 Amazon MSK 的流数据解决方案](https://www.amazonaws.cn/solutions/implementations/aws-streaming-data-solution-for-amazon-msk/)

## 浏览更多适用于 Apache 的托管服务 Flink 解决方案 GitHub
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以下端到端示例演示了适用于 Apache Flink 的高级托管服务解决方案，可在上使用： GitHub
+ [Amazon Managed Service for Apache Flink– 基准测试实用程序](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-flink-benchmarking-utility)
+ [快照管理器 — Amazon Managed Service for Apache Flink](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesis-data-analytics-snapshot-manager-for-flink)
+ [使用 Apache Flink 和 Amazon Managed Service for Apache Flink 流式传输 ETL](https://github.com/aws-samples/amazon-kinesisanalytics-MyApplicatiostreaming-etl)
+ [Real-time 对客户反馈的情绪分析](https://github.com/aws-samples/real-time-sentiment-flinksql-kdastudio)