请问大家都是用什么方式提交作业的呀 有用过streamx的吗？

在阿里云平台上，提交作业的方式多种多样，具体取决于你所使用的云服务或工具。对于大数据处理、流计算等场景，阿里云提供了多个解决方案，其中StreamX是一个开源的流处理框架管理平台，它支持Apache Flink等流处理引擎，可以方便地部署、管理和监控Flink作业。

如果你提到的“作业提交”是指向大数据处理平台提交流计算任务，那么使用StreamX是一种可能的方式，尤其是当你基于Apache Flink开发应用时。以下是使用StreamX提交Flink作业的一般步骤：

1. 安装与配置StreamX：首先，你需要在服务器或者阿里云ECS实例上安装并配置好StreamX。这通常涉及从GitHub下载StreamX源码，然后根据文档进行编译和部署。

2. 创建Flink作业：使用Apache Flink SDK编写你的数据处理逻辑，生成一个可执行的Flink作业 jar包。

3. 上传作业到StreamX：通过StreamX的Web界面或者API，将你的Flink作业jar包上传至StreamX服务器。

4. 配置作业参数：在StreamX的管理界面中，为你的作业配置必要的运行参数，比如并行度、资源分配、依赖的JARs等。

5. 提交与启动作业：完成配置后，可以在StreamX界面点击提交或启动按钮，StreamX会负责在后台调度Flink集群资源，并启动你的作业。

6. 监控与管理：StreamX还提供了作业运行状态的实时监控功能，你可以查看作业的日志、性能指标以及进行作业的停止、重启等操作。

除了StreamX，阿里云也提供了其他服务来简化大数据作业的提交和管理，例如：

• DataWorks：这是一个全面的数据集成开发环境，支持数据同步、转换、调度等多种作业类型，用户可以通过其图形化界面轻松提交和管理数据处理任务。
• Function Compute：对于轻量级的事件驱动型计算任务，可以使用阿里云的函数计算服务，直接上传代码即可运行，无需关心底层基础设施。
• MaxCompute：针对大规模数据处理场景，MaxCompute提供了SQL、MapReduce等方式编写作业，并通过其控制台或SDK提交执行。

选择哪种方式取决于你的具体需求、技术栈偏好以及对系统维护投入的资源。