Flink 多种时间语义对比Flink 在流应用程序中支持不同的 Time 概念，就比如有 Processing Time、Event Time 和 Ingestion Time。下面我们一起来看看这三个 Time。Processing TimeProcessing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。如果我们 Flink Job 设置的时间策略是 Processing
前言Apache Flink，作为一个开源的分布式处理引擎，近年来在大数据处理领域崭露头角，其独特的流处理和批处理一体化模型，使得它能够在处理无界和有界数据流时展现出卓越的性能。本文旨在对Flink进行简要的前言性介绍，以及他的安装配置初了解FlinkApache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink是一个流数据与批数据
文章目录1. 常用Scope区别2. [Flink集群搭建](https://www.jianshu.com/p/c47e8f438291)2.1. 独立集群2.2. yarn集群2.3. [Flink 1.10.0 分布式高可用集群搭建]()2.4. 配置文件3. [SLF4J和Logback和Log4j和Logging的区别与联系]()3.1. ==一个著名的日志系统是怎么设计出来的==3.
Flink on Yarn模式部署始末：Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用Flink on Yarn模式者居多。 那么使用on yarn模式到底好在哪呢？ 首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、
依然使用[1]中的代码和工程目录结构。####################编译和运行#################################mvn clean package -Dmaven.test.skip=true###############################################################我发现实验结果怎么都找不到？终端没有报错
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2023-07-13 23:45:44
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一、基础开发环境准备：idea、maven、kafka本地环境安装配置好了即可。idea配置pom.xml文件，flink的主要依赖包加上org.apache.flink
flink-streaming-java_2.11
${flink-version}
org.apache.flink
flink-core
${flink-version}
org.apache.flink
flink-cli
# 使用Kerberos认证时出现的问题解决方法
在使用Flink在YARN上运行时，我们可能会遇到使用Kerberos认证时出现的问题。在这篇文章中，我们将介绍一些常见的Kerberos认证报错，并给出相应的解决方法。
## 问题汇总
下面是一些常见的Kerberos认证报错：
1. **User cannot impersonate the proxy user**: 当Flink尝试
如何处理“系统有 yarn vscode 报错”
## 流程图
```
graph LR
A[问题出现] --> B(检查报错信息)
B --> C(确定问题类型)
C --> D{是否安装了 yarn}
D --> E(安装 yarn)
E --> F{是否安装了 vscode}
F --> G(安装 vscode)
G --> H{是否安装了相关插件}
H --> I(安装相关插件)
I
文章目录一、部署1.1、[参考Standalone部署]()1.2、由于虚拟机的内存有限，所以需要修改资源配置1.3、复制Hadoop的jar包到Flink的lib目录二、Flink On Yarn的运行架构2.1、Flink On Yarn 的内部实现原理: 任务提交流程2.2、任务调度原理三、Session-Cluster模式（yarn-session）3.1、启动yarn-session集
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2023-07-26 10:57:43
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flink on yarn use kerberos.https://www.jianshu.com/p/c1eee60fd357
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2023-06-21 16:44:42
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Managed Operator StateFlink提供了基于keyed stream操作符状态称为keyedstate，对于⼀些⾮keyed stream的操作中使⽤的状态统称为Operator State，如果⽤户希望使Operator State需要实现通⽤的CheckpointedFunction接⼝或者ListCheckpointed。CheckpointedFunctionCheck
Flink DOIT 1.14.4
简介
批计算 不等于 离线。 实时 批计算— 快速得到结果 。MySQL OLAP 。
有界数据流—>>>批计算应用场景：
事件驱动型 应用。
数据分析型 应用
数据管道应用滚动聚合 全量 聚合。
多级API 。 table api = ==DSL 槽位资源可扩展。任务示例可扩展。
每个算子 都可以成为一个独立的任务
入门程序Wo
Flink支持三大部署模式：1. Local 本地部署Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是Java 1.7.x或更高版本，本地运行会启动Single JVM，主要用于测试调试代码。2. Standalone Cluster集群部署Flink自带了集群模式Standalone，这个模式对软件有些要求：1.安装Java1.8或者更高
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2023-09-04 12:35:30
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flink的下载地址
https://archive.apache.org/dist/flink/
我下载的是1.13.1版本的，下面配置flink on yarn模式的提交
1.下载好的tgz上传到/opt目录下面。
2.使用tar -xvf flink.tgz 解压flink包
3.设置flink软链接
4.配置flink的环境变量
环境变量的配置
#set default j
原创
2021-07-26 15:25:49
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目录1.写在前面2.三种在 yarn 上运行的模式2.1 会话模式2.1.1 简要介绍2.1.2 启动方式 2.1.3 提交作业2.2 单作业模式部署2.2.1 简要介绍2.2.2 启动方式2.2.3 提交执行任务2.2.4 取消作业2.3 应用模式部署2.3.1 简要介绍2.3.2 提交任务3.总结1.写在前面 &n
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2023-07-26 10:58:00
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Flink on Yarn -CDH5部署1.1 Flink模式Flink有开发模式，Local-cluster模式，Standalone模式，Yarn模式
这里我们搭建在CDH集群上，我们采Flink on Yarn，由Yarn统一管理集群资源1.2 Yarn模式部署 独立部署（Standalone）模式由Flink自身提供计算资源，无需其他框架提供资源，这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦
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2023-08-29 16:57:04
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一、概述当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候，只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制，这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注意的是，它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once，比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件，如果想要保证 Exactly-one 的话
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2023-07-11 17:25:18
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红色部分标出来，就是有人觉得不合适，不用分发，至于用不用，我也不是很清楚，这个需要搞的时候，搞一下不就晓得了。随着物联网lOT的到来，万物连接一切，使得各大企业的数据也会井喷的增加。传统的大数据处理架构已经无法满足当前企业的发展，这个时候流式架构的出现，让企业的数据能够在较短的时间内处理快速响应迭代，满足企业各种场景下的不同需求。Flink的到来，很好的解决了这种问题。Flink是一个高性能，高吞
一、背景 在Flink开发中，上线的任务经常会无故挂掉，刚开始对任务无故挂掉的原因，一无所知，排查起来也比较困难，网上资料也比较模糊不清，后面通过查阅资料和自己的一些经验，总算是有了一些结果，所以想总结一下近段时间所遇到的问题和解决方法。 二、问题陈列 1.Flink On YARN中任务挂掉后，Y ...
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2021-07-28 17:19:00
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Flink On Yarn模式配置Flink On Yarn模式配置引言一、安装JDK二、安装Zookeeper三、安装Hadoop四、安装Flink Flink On Yarn模式配置引言 Flink依靠Yarn来实现高可用，由于Yarn依赖于Hadoop，而Hadoop又依赖于Jdk。 准备三台机器 1.1.1.1 node1 1.1.1.2 node2 1.1.1.3 node3一、安装J
