今天产品气势汹汹的跑过来跟我说，生产环境的实时程序不对啊！！！！添加数据一直看不到展示开始不可能三连： 1.不可能吧，早上还好端端的 2.不可能会出问题的，可能是网络延迟 
（1）设置环境变量 export HADOOP_HOME=/your/own/hadoop/home export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export HADOOP_OPTS="-Djava.library.p...
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2015-08-13 14:28:00
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前言：1）Vmware网络模式介绍。参考：2）Hadoop部署模式有：本地模式（Local(或Standalone)Mode）、伪分布模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。本地模式是最简单的模式，所有模块都运行与一个JVM进程中，使用的本地文件系统，而不是
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2023-08-04 12:16:06
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1. 安装编译库的依赖包此过程需要联网，切换至root用户，输入下面命令安装依赖包：yum install svn
yum install autoconfautomake libtool cmake
yum install ncurses-devel
yum install openssl-devel
yum install gcc*解释一下上面依赖包都是做什么的svn 源码部署的软件autoc
# 加载本地的Hadoop库
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它允许使用简单的编程模型处理大数据。Hadoop库通常用于处理大规模数据集，进行分布式存储和计算。本文将介绍如何在本地环境中加载Hadoop库，并提供一些代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，它允许使用简单的编程模型处理大量数据。Hadoop的核心组件包括：
1. **
# 解决 Flink 本地启动提示未设置 Hadoop 的问题
## 1. 问题描述
在本地启动 Flink 时，有时会遇到一个常见的错误提示，即 "No Hadoop Dependency in the Classpath"，这通常是由于缺少 Hadoop 相关的依赖项导致的。本文将指导你如何解决这个问题。
## 2. 解决流程
下面是解决该问题的步骤流程：
```mermaid
jour
hdfs操作的数据都是存储在内存中的，所以一般运行非常快而且占用内存特别大，但是数据只存放在内存的话，如果服务宕机了，那么内存数据就会丢失，为了让数据持久化，hdfs提供了两种方式，类似与redis中的RDB和AOFredishdfsRDB直接将内存中的数据持久化到硬盘中fsimage也是直接将内存中的数据持久化到硬盘中AOF直接将操作命令持久化到硬盘中edits.log将操作日志持久化到硬盘中1
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2023-09-14 08:17:59
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什么是Cep？在流式数据中（事件流），筛选出符合条件的一系列动作（事件）【复杂事件处理】什么是 Flink-Cep？Flink Cep库Api 【实时操作】官方文档什么是Pattern？Pattern就是Cep里的规则制定Pattern分为个体模式，组合模式（模式序列）和模式组模式组是将组合模式作为条件的个体模式Cep开发流程DataStream 或 Keyedstream
定义规则(Patter
## Flink 使用本地 Hadoop
在实际的大数据处理中，Flink 是一个非常流行的流式处理框架，而 Hadoop 是一个用于存储和处理大规模数据的分布式框架。在某些情况下，我们可能需要在 Flink 中访问本地的 Hadoop 文件系统，本文将介绍如何实现这一功能。
### 准备工作
在开始之前，确保你已经安装好了 Flink 和 Hadoop，并且两者的版本兼容。接下来我们将通过
1、验证本地库是否加载成功的命令如下#hadoop checknative 2、验证成功的结果
原创
2022-11-03 14:46:45
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## Flink程序加载Hadoop配置
在进行大数据处理时，Flink是一个非常流行的框架，而Hadoop是一个被广泛使用的分布式存储和计算框架。在一些场景下，我们可能需要在Flink程序中加载Hadoop的配置信息，以便与Hadoop集群进行交互。本文将介绍如何在Flink程序中加载Hadoop配置，并提供相关的代码示例。
### 加载Hadoop配置
在Flink程序中加载Hadoop
本文将带领大家一起体验一下 Flink 的计算引擎，不需要写代码。没有代码基础有没有关系，只需要按部就班跟着文档的步骤走就可以了。如果还有我没有讲清楚的地方，欢迎留言交流~本地搭建先在本地搭建一个 Flink 环境，官方上给了三个平台的教程，对于大部分人来说，装一个单机版就可以了。不需要在本地搞集群，浪费资源，也没有必要啊。Flink 可以运行在 Linux，Mac OS X 和 Windows
深入学习Apache Flink提交流程的源码对于理解和优化Flink应用程序至关重要。源码阅读将揭示Flink运行时系统的内部工作原理，包括作业提交、调度、任务执行等关键流程。通过深入源码，你将更好地理解Flink的执行模型、任务调度策略和容错机制。这种深度理解有助于解决性能问题、调优应用程序，并在特
Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
摘要：Flink 做为大数据流计算的标杆，通过 Checkpoint 和 State 保证了 Exactly Once 语义。在生产实践中，Shopee 遇到了很多 Checkpoint 的问题，并尝试引入 Flink 的 Unaligned Checkpoint 去解决。但调研后发现效果与预期有一定差距，所以在内部版本对其进行了深度改进，并将大部分改进已经反馈给了 Flink 社区。本文会介绍
Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
Windows窗口计算就是通过按照固定时间将数据切分成不同的窗口，然后对窗口内的数据进行计算。Flink DataStream API 将窗口抽象成独立的operator，并且在Flink DataStream内已经建了大多数窗口算子。每个算子中包含了Windows Assigner、Window Trigger（窗口触发器）、Evictor（数据剔除器）、Latene
1 Window概述聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。window是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段。窗口可以是 时间驱动的 【Time Window】（比如：每30秒）或者 数据驱动
作为一个初学者，当初安装Hadoop费了老劲，翻看各种教程查阅各种文档才勉强成功。现把安装步骤写在这里，供有缘人翻看。（Linux版本：Ubuntu18.04.1桌面版64位操作系统）安装步骤：如果是一个崭新的Ubuntu系统，很有可能还没有安装过Vim或者SSH。那么可以先做这些准备工作： 安装Vim
安装 SSH Server 设
