一、 flink从开发步骤的角度来讲，主要有四大部分 1.环境：Environment Flink Job在提交执行计算时，需要首先建立和Flink框架之间的联系，也就指的是当前的flink运行环境，只有获取了环境信息，才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单。// 批处理环境
val env = ExecutionEnvironment.getE
第13讲：如何实现生产环境中的 Flink 高可用配置我们在第 06 课时“Flink 集群安装部署和 HA 配置”中讲解了 Flink 的几种常见部署模式，并且简单地介绍了 HA 配置。概述事实上，集群的高可用（High Availablility，以下简称 HA）配置是大数据领域经典的一个问题。通常 HA 用来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。我们在第 0
了解了Flink的基本原理和运行框架，本节我们尝试搭建Flink开发环境，由于Flink从1.10版本开始，在Windows系统上存在运行问题，且Flink官方也将各种Windows版本的Flink工具脚本从开发包中删除，因此本文主要基于Mac（Linux）操作系统搭建Flink开发环境。主要步骤包括：下载 && 安装JDK 1.8下载 && 安装Maven下载 &
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2023-07-28 11:42:23
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一、安装1、下载地址https://archive.apache.org/dist/flink/
本文选择的版本是：flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz2、解压文件tar -zxvf flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz -C /usr/local/myroom/3、配置环境变量，在最后一行新增两个exportvi /etc/profileex
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2023-06-29 21:59:29
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# Flink Java开发环境
Apache Flink 是一个流式大数据处理框架，支持实时流处理和批处理。本文将介绍如何搭建一个基本的Flink Java开发环境，并提供一个简单的示例。
## 环境搭建
首先，我们需要安装Java和Apache Flink。确保你已经安装了Java 8或更高版本。然后，按照以下步骤安装Apache Flink：
1. 下载Apache Flink：在官
原创
2024-07-12 04:45:02
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flink有几种安装模式，前期学习其功能，装个的Standalone集群模式。后期用yarn平台管理（vmware上的装了3台centos）1.下载flink安装包传入自己安装的目录 包下载https://archive.apache.org/dist/flink/ 开启三台虚拟机，上传包在自己安装 ...
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2021-10-30 20:44:00
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**Flink 开发环境搭建**
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你实现 Flink 开发环境的搭建。在本文中，我将向你展示如何一步步地搭建 Flink 开发环境。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载和安装 Apache Flink |
| 2 | 配置 Flink |
| 3 | 创建 Flink 项目 |
| 4 | 编
原创
2024-04-23 20:15:14
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win10搭建c语言开发环境在window10上面用MingW搭建编写C语言的环境1、下载Mingw（下载页面自行搜索），开始安装，安装路径自行选择2、点击‘continue’,出现如下图，3、稍微等待一会，出现如下图界面：选择4项，然后点击‘installation’-->'apply changes'-->'apply',然后就请等待几分钟（网速快的话，时间会比较短）4、完成以后
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2024-07-16 08:25:33
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1. 工程目录 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-
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2020-09-16 18:57:00
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Flink 开发环境部署和配置Flink 是一个以 Java 及 Scala 作为开发语言的开源大数据项目，代码开源在 github 上，并使用 maven 来编译和构建项目。对于大部分开发或使用 Flink 的同学来说，Java、Maven 和 Git 这三 个工具是必不可少的，因此首先需要把这三个工具进行安装和配置。另外，一个强大的 IDE 有助于我们更快的阅读代码、开发新功能以及修复 bug
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2024-02-28 12:31:44
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# 使用 Docker 搭建 Flink 开发环境
## 引言
Flink 是一种开源的流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点，常用于处理大规模的实时数据。在开发 Flink 的应用程序时，我们需要搭建一个适合的开发环境来进行代码的编写、测试和调试。本文将介绍如何使用 Docker 搭建 Flink 的开发环境，并提供一个示例来演示如何在环境中开发一个简单的 Flink 应用程序。
## 准
原创
2023-10-10 11:22:39
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操作系统而言，Liunx来说相对开源，其系统中的软件大多都是开源的，不像window系统下，我装一个office还得去破解----（支持正版！奥里给！） 一个网站的运维离不开服务器，一个高效稳定的服务器对网站而已十分重要，这一片博客，会详细讲解LAMP环境的搭建（操作系统选用Ubuntu）。一.MySQL与apache2的配置1.打开终端，输入下面的命令，按下回车后，输入Y以继续sudo apt-
1、下载scala sdk
http://www.scala-lang.org/download/ 直接到这里下载sdk，(https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.8/scala-2.12.8.msi)
2、下载scala for intellij idea的插件
File->setting->plugins里搜索Scala，然后安装即
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2019-03-01 10:23:00
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# Windows Docker Flink开发环境
在进行大数据处理和流式计算时，Apache Flink是一款非常优秀的开源框架。为了方便开发和部署Flink应用程序，我们可以利用Docker来创建一个Flink开发环境。
## Docker简介
Docker是一种容器化技术，可以轻松打包、发布和运行任何应用程序。在Windows操作系统上，我们可以使用Docker Desktop来管理
原创
2024-03-12 05:18:41
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搭建一个 Flink Java 开发环境是进入流处理世界的第一步。在这篇博文中，我们将详细介绍如何顺利搭建这个环境以及一些相关的优化技巧和延伸应用。准备好了吗？让我们开始吧！
## 环境准备
在开始之前，你需要确保你的硬件和软件环境符合要求。这里我们给出了基本的软硬件要求：
- **硬件要求**：
- CPU：双核及以上
- 内存：至少 8GB
- 存储：至少 20GB 可用空间
# Flink开发环境搭建 Java
## 1. 引言
Apache Flink是一个分布式流处理框架，也是Apache软件基金会的顶级项目之一。它提供了高效、可扩展和容错的数据流处理能力，适用于大规模数据流和批量数据处理。本文将介绍如何在Java开发环境中搭建Flink，并提供一些示例代码，帮助读者快速入门。
## 2. 环境搭建
要搭建Flink的开发环境，需要满足以下几个条件：
-
原创
2024-01-24 09:06:02
165阅读
JDK 说明 安装(不会请百度)—版本在1.8及之上(如果有多版本的话,在path中将JAVA_HOME放在最前面)Scala安装 ① 下载地址:https://www.scala-lang.org/download/ 在页面的最底部 安装过程几乎没什么注意事项，网上说的安装路径不能有空格(如: Program Files),否则安装后使用会报错 ; 仅参考，此处安装未使用含有空格的文件名称 ②
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2024-03-15 14:43:15
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一、安装 Scala 插件Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ，如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序，可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示，代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面，搜索 Scala 插件并进行安装，安装完成后，重
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2024-07-18 21:36:09
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声明：本系列博客为原创，是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》1. 工程目录<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schema
原创
2021-06-10 20:04:51
229阅读
一、为什么需要Flink Remote Shuffle1.1 背景Flink Remote Shuffle 的提出与实现，源自我们观察到的用户对流批一体与云原生日益增加的需求。由于实时处理可以大幅提升用户体验以及增加产品在市场的竞争力，越来越多的用户业务场景中同时包含了实时和离线处理需求。如果流处理和批处理采用不同的框架来完成，将带来用户在框架学习、代码开发与线上运维的诸多不便。同时，
