在深入了解Flink如何在不使用Hadoop的情况下运行之前，我们需要首先明确一些背景和上下文信息。Flink是一种强大的流处理框架，设计用于在大规模数据流中进行高效的实时数据处理。随着大数据技术的发展，Flink的独立扩展性使其逐渐成为许多企业数据处理的首选。近年来，许多用户开始探索如何在没有Hadoop的环境中使用Flink，以提高灵活性和效率。
### 协议背景
在数据处理生态系统中，F
应用场景Apache Flink 是开发和运行许多不同类型的应用程序的绝佳选择，因为它具有广泛的功能集。Flink 的功能包括支持流和批处理、复杂的状态管理、事件时间处理语义以及状态的一次性一致性保证。下面，我们将探讨由 Flink 提供支持的最常见的应用程序类型，并为现实世界的示例提供指导。事件驱动的应用程序数据分析应用数据管道应用事件驱动的应用程序什么是事件驱动的应用程序？事件驱动应用程序是一
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2023-12-07 09:32:43
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如果说简单聚合是对一些特定统计需求的实现，那么 reduce 算子就是一个一般化的聚合统计操作了。从大名鼎鼎的 MapReduce 开始，我们对 reduce 操作就不陌生：它可以对已有的 数据进行归约处理，把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值，再做一个聚合计算。与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元 素数据类型，所以
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2023-11-12 09:30:06
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Flink官网说，Flink是数据流上的有状态计算。那么问题来了，何为状态？比如Word Count 程序来说，需要不断的对word进行计数，来一个计数一次，那么这个计数的值（count）我们就需要一直在处理过程中存着，那么，这个count就是一个状态。即在数据处理过程中过程中存储数据。 总结下来说，当任务运行过程中突然挂了，如果是批任务可以重新跑一遍；但如果是流任务，是不是需要知道数据消费到哪儿
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2023-10-14 03:10:14
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# Flink 高可用搭建（不使用 Hadoop）
Apache Flink 是一个强大且灵活的流处理框架。为了实现高可用性，通常需要设置分布式的架构。然而，如果你不希望采用 Hadoop，我们可以选择将 Volumes 和 Kubernetes 结合起来实现高可用性的 Flink 集群。接下来，我将说说如何实现这一点。
## 整体搭建流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 03:13:18
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Flink中的数据交换是围绕着下面的原则设计的： 1.数据交换的控制流（即，为了启动交换而传递的消息）是由接收者发起的，就像原始的MapReduce一样。 2.用于数据交换的数据流，即通过电缆的实际数据传输，被抽象为了IntermediateResult，并且是可插拔的。 这意味着系统可以使用同一实现同时支持流数据传输和批处理数据传输。数据交换也涉及到了一些角色，包括： 1.JobManag
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2023-08-27 15:27:00
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Hadoop MapReduce虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。于是UC Berkeley的AMP Lab推出的Spark应运而生，Spark拥有更快的执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占MapReduce的市场份额，成为主流的大数据计算框架。读到这里请你先停一下，请给这段看似“没毛病”的引子找找问题。不知道你意识到没有，我在这段开头说
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2024-10-22 09:25:13
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对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。维基百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受谷歌G
# Hadoop不使用Hostname
在大数据时代，Hadoop作为一个开源框架，已经成为了处理和存储海量数据的首选工具。然而，在配置Hadoop时，很多用户会忽视一个重要的设置——主机名（hostname）的配置。本文将深入探讨Hadoop如何在不使用主机名的情况下运行，以及相关的配置与代码示例。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大数据。它的核
一、背景 在最新的项目开发过程中，需要大量的对基础数据的转换实现中间字段或者中间表，使用SQL去进行数据的计算和处理，往往需要耗费大量的精力去写SQL并且实现起来很不方便，没有R、Python、Matlab、Scala等实现起来方便，基于这样的一个工作过程中遇到的痛点背景，有同学建议使用spark进行数据的etl处理直接生成结果表，先不论能否实现最终的目标但不
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2024-10-11 11:47:54
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前言本文主要总结了一下下载ERA5数据的经验和方法，主要分为Windows系统和Mac系统两部分；还附带了一些搜索到的比较好的相关经验，比如批量下载的方法目录1.ERA5数据简介 2.window系统下载ERA5数据 3.Mac系统下载ERA5数据 4.批量下载ERA5数据1.ERA5数据简介ERA5是第五代ECMWF大气再分析全球气候数据，该数据集的第一部分现在可以公开使用(1979年到3个月内
由于最近公司需要进行流式计算方面的研究，派给我研究flink框架的任务，由于之前完全没有接触过流式计算的相关内容，在接到任务后还是有点捉急的，下面将我自己在入门使用的一些心得体会记录下，以便如果有需要的新同学共同的学习。下面我将重点介绍下flink如何安装配置：1：环境准备单机版： 操作系统：Macos java版本：1.8集群版： 操作系
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2023-10-02 19:55:57
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spark 从入门到放弃（一）标签（空格分隔）： spark 机器学习
入坑打算出一系列的文章记录自己学习spark的历程，书籍《spark核心源码分析与开发实战》 电子工业出版社spark介绍了解一下发展背景
百度百科Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集（Scala 提供一个称为 Actor 的并行
# 使用flinkcdc实现集群——不依赖Hadoop
## 介绍
Apache Flink 是一个流式计算引擎，可以处理大规模的数据流。Flink 提供了一种称为 FlinkCDC 的功能，可以用于实时捕获和处理变更数据。在本文中，我们将介绍如何使用 FlinkCDC 来构建一个集群，而不需要依赖 Hadoop。我们将展示如何配置和运行 FlinkCDC，以及如何编写代码来处理变更数据。
原创
2024-05-26 04:57:06
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# Flink 使用 Hadoop Config
Apache Flink 是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。它具有高度可扩展性、容错性和一致性，并且可以无缝集成到现有的 Hadoop 生态系统中。本文将介绍如何在 Flink 中使用 Hadoop 配置，并通过代码示例来说明其用法和优势。
## 什么是 Hadoop Config？
Hadoop 配置（Hadoop Config）是
原创
2023-12-03 06:06:03
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## 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
原创
2024-05-06 04:54:49
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前言
Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？
因为我目前在负责的是监控平台的告警部分，负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞，然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据，并将读取到的监控数据做一些
聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施（钉钉群、邮件
Hadoop伪分布式安装之Linux环境准备一.软件版本VMare Workstation Pro 14CentOS 7 32/64位二.实现Linux服务器联网功能网络适配器双击选择VMnet82.1 VMare NAT工作模式只有CentOS和Windows中的VMnet8生成的虚拟网卡都在VMare虚拟网关字段中才能组成一个网络，实现联网功能。2.2 VMare设置1.打开VMare -&
## 如何在Hadoop中不使用Kerberos认证
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经了解到在Hadoop集群中，Kerberos是一种常见的认证方式。但是有时候我们可能不需要使用Kerberos认证，本文将教你如何在Hadoop中不使用Kerberos认证。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 配置Hadoop
配置Hadoop
原创
2024-06-04 07:23:20
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在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-08-03 18:57:41
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