Flink集群搭建 Flink支持多种安装模式。local（本地）——单机模式，一般不使用standalone——独立模式，Flink自带集群，开发测试环境使用yarn——计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境测试 Standalone模式 步骤 1. 解压flink压缩包到指定目录2. 配置flink3. 配置slaves节点4. 分发flin
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2023-12-05 19:37:29
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tidb 集群部署详细步骤一、准备工作1. 四台服务器（开通外网）117.50.96.236 centos 7.3 64位117.50.96.235 centos 7.3 64位117.50.96.234 centos 7.3 64位117.50.96.233 centos 7.3 64位2、修改个机器主机名（永久修改）hostnamectl set-hostname centos7013. 选取
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2023-10-17 14:16:11
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在流式分布式计算领域中，Flink可以和Spark Streaming、Storm叫板了。从我的使用流式情况来看，Flink在流式处理这块完全可以代替其他的框架了。Flink技术点多，容易忘记，为此专门整理了Flink思维导图。方便记忆。需要说明一下，Flink使用场景：大数据流式计算、金融风控、实时异常监测（订单、传感器、刷单、登录）等。 &
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2023-12-22 06:48:45
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一.安装前准备1.文件打开数调整在 /etc/security/limits.conf和/etc/security/limits.d/20-nproc.conf 这两个文件的末尾加入以下内容：
sudo vim /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 131072
* hard
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2023-08-01 23:26:40
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ELK集群的基础搭建一：搭建思路搭建前提 搭建ELK集群，需要你原本就拥有一个装有ElasticSearch+ElasticSearch-head-master+Node+Kibana的虚拟机，然后再使用本文章的内容进行集群搭建。如果你还没有，你可以点击链接查看它的安装的详细博文。（）搭建集群的意义 当你在进行数据存储时，如果你只有一台机器来完成数据的保存，一旦这台机器宕机或者出现意外的事故，那么
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2024-01-27 22:03:43
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kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具。这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署：# 创建一个 Master 节点
$ kubeadm init
# 将一个 Node 节点加入到当前集群中
$ kubeadm join <Master节点的IP和端口 >1. 安装要求在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个
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2023-11-09 15:00:11
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VS2005 搭建三层架构（图文结合）
本节通过一个简单的登录功能实现，讲述如何搭建三层结构。1．搭建数据访问层（1）打开VS 2005开发环境，依次选择"文件"→"新建"→"项目"命令，如图18-3所示。 （2）在打开的"新建项目"对话框中，选择项目类型为"Visual Studio解决方案"，选择模板为"空白解决方案"。然后填写解决方案的名称为"MyBookShop"，并指
实验环境三台服务器
10.154.0.111 主 node
10.154.0.112 从1 node
10.154.0.113 从2 manager搭建MySQL MHA1、下载MHA软件
这里使用郭老师提供的MHA-2019-6.28.zip软件包，点我下载0.58版本下载0.56版本下载xshell6绿色版下载2、上传解压安装#三台服务器都做
$ yum install perl-DBD-My
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2024-03-07 22:33:17
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# 手动搭建 etcd 集群架构图
etcd 是一个开源的分布式键值存储系统，广泛用于分布式系统中保存共享配置和服务发现等。在本教程中，我们将学习如何手动搭建一个 etcd 集群，并形成其架构图。
## 流程概览
搭建 etcd 集群的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------|
| 1 | 准备环境（安装 etcd 和依赖） |
| 2 | 配置 et
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用一.Flink介绍 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了跟多高抽象层的API便于用户编写分布式任务。下面介
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2023-12-14 11:44:50
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在大数据领域，有许多流计算框架，但是通常很难兼顾延迟性和吞吐量。Apache Storm提供低延迟，但目前不提供高吞吐量，也不支持在发生故障时正确处理状态。Apache Spark Streaming的微批处理方法实现了高吞吐量的容错性，但是难以实现真正的低延时和实时处理，并且表达能力方面也不是特别丰富。而Apache Flink兼顾了低延迟和高吞吐量，是企业部署流计算时的首选。1、Flink架构
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2023-07-11 17:17:58
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# 如何构建Flink数据架构图
Apache Flink是一个强大的大数据处理引擎，适用于流处理和批处理。构建Flink数据架构图对于理解数据流和任务执行至关重要。本篇文章将指导你如何从零开始创建一个Flink数据架构图。
## 流程大纲
我们可以将构建Flink数据架构图的过程分为几个主要步骤。以下是流程的详细表格：
| 步骤 | 说明
如何实现 Apache Flink 架构图
Flink 是一个用于处理和分析大规模数据的开源流处理和批处理框架。它提供了高效、可扩展的数据处理和分析能力，并具有容错性、高吞吐量和低延迟的特点。在本文中，我将向你介绍如何实现 Apache Flink 架构图，帮助你快速了解和上手使用 Flink。
整体流程概述：
为了帮助你更好地理解 Apache Flink 的架构图，我们将通过以下步骤逐步
原创
2024-01-04 13:31:22
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# Apache Flink软件架构解析
Apache Flink是一款用于大规模数据处理的开源流处理框架，它擅长处理无限数据流以及批处理任务。Flink以其高性能、容错性和低延迟等特点在大数据处理领域得到了广泛的应用。本文将对Flink的架构进行解析，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解Flink的运作方式。
## Flink的核心组件
Flink的架构主要由以下几个核心组件构成：
文章目录前言一、Flink是什么？二、Flink的优势是什么？1.高吞吐、低延迟、高性能2.支持事件时间概念3.支持有状态计算4.支持高度灵活的窗口（Window）操作5.基于轻量级分布式快照（CheckPoint）实现的容错6.基于JVM实现独立的内存管理7.Save Point(保存点)三、Flink的应用场景1.事件驱动典型的事件驱动类应用2.数据分析3.管道式ETL四、Flink的内部分
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2024-01-05 17:09:47
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一、Flink 整体架构 Flink 集群整体遵循 Master ，Worker 这样的架构模式。JobManager 是管理节点，有以下几个职责：接受 application，包含 StreamGraph（DAG），JobGraph（优化过的）和 JAR，将 JobGraph 转换为 Execution Graph申请资源，调度任务，执行任务，保存作业的元数据，如Checkpoint协调各个 T
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2023-11-02 08:00:16
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概述Flink是构建在数据流之上的一款有状态计算框架。通常被人们称为第三代大数据分析方案。第一代大数据处理方案：Hadoop Map Reduce 静态批处理 | Storm实时流计算，两套独立的计算引擎，开发难度大。第二代大数据处理方案： Spark RDD静态批处理、Spark Streaming（DStream）实时流计算（实时性差），统一的计算引擎 难度小。第三代大数据处理方案：Apach
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2023-12-15 22:03:06
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系统的架构是整个系统的全貌，我们要了解的是系统包含的各个模块以及每个模块的指责和各个部分的相互关系。flink的架构如下图所示：如图所示：flink系统包含三部分：client， jobmanager，taskmanager。client
程序中编写使用的每个算子（map, flatmap等）都会解析为operate，Flink采用了类似责任链模式的方式对operator进行组合，client根据
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2023-08-18 16:46:59
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一、Storm架构简介在上一篇，我们对Storm集群进行了搭建，并使用Java完成了代码的演示，我们知道在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色，其中spout发送消息，负责将
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2024-05-20 18:19:41
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基于 Kubernetes 的 Flink Session HA 集群架构图
随着大数据处理技术的飞速发展，Apache Flink 已成为流处理和批处理任务的热门选择。由于其强大的实时计算能力以及灵活的扩展性，越来越多的企业希望在 Kubernetes 上部署 Flink。然而，如何实现高可用性（HA）配置，确保任务的持续运行，是一个亟待解决的问题。本文将详细探讨基于 Kubernetes 的
