前言：最近项目中要用flink同步上游数据，临时突击学习了java版本的flink使用，本文介绍一些在同步数据中遇到的一些问题，有些思路是本人原创，在查找了很多资料后做出的选择flink 介绍Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。导入kafka-flink依赖<depe
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2023-07-12 02:59:33
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Flink on YARN with CDH: A Guide to Distributed Stream Processing
## Introduction
In today's era of big data, stream processing has become an essential component for real-time analytics and data proc
环境说明:
cdh版本:cdh6.3.2组件版本信息如下:组件版本Cloudera Manager6.3.1Flume1.9.0+cdh6.3.2Hadoop3.0.0+cdh6.3.2HBase2.1.0+cdh6.3.2Hive2.1.1+cdh6.3.2Hue4.2.0+cdh6.3.2Impala3.2.0+cdh6.3.2Kafka2.2.1+cdh6.3.2Solr7.4.0+cdh6
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2023-08-21 18:57:03
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本案例基于centos6.5安装CDH5.8.2分布式集群环境，都是在root用户下进行操作。到官网下载相应的安装包与校验文件集群环境：192.168.168.124 master；192.168.168.125 slaver1；192.168.168.126 slaver2一、准备工作1、卸载原jdk并安装jdk1.7.0_45，然后配置环境变量2
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2023-07-04 14:14:20
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背景: 最近数据湖技术风风火火，其中三大湖之一的Iceberg，已其不绑定引擎层的特性，引起了作者的注意，作者也想学习一下，奈何自己的CDH里Flink还是1.9版本，因此有了这篇集成的文章。好了，说了这么多的废话，我得去带薪喝杯水了。目录集成步骤如下1. 编译环境准备2.Flink源代码编译3.制作Parcel包4.Flink服务添加到CDH5.验证服务可用性集成步骤如下1. 
# 使用CDH Flink通过YARN执行任务
Apache Flink是一款开源的流处理框架，它支持高吞吐量和低延迟的数据处理，可以处理批处理和实时数据流。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统的资源管理器，为Flink执行任务提供了资源管理和调度功能。在本文中，我们将讨论如何在CDH环境中使用Flink和YARN执行任务，并提供代码示
文章目录一、安装环境二、安装集群2.1 选择CM版本2.1.1 欢迎页2.1.2 接受条款2.1.3 选择版本2.2 群集安装2.2.1 欢迎页2.2.2 集群名称2.2.3 选择安装的主机2.2.4 选择存储库2.2.5 JDK安装协议2.2.6 提供 SSH 登录凭据2.2.7 自动安装Agent2.2.8 自动安装Parcels2.2.9 检查群集2.3 群集设置2.3.1 服务选择2.3
文章目录还有视频讲解在我的B站-宝哥chbxw, 希望大家可以支持一下，谢谢。一、集群基本架构1.1、Client 客户端1.2、 JobManager1.3、TaskManager二、集群安装和部署2.1、[Standlone]()2.2、[Flink提交到Yarn]()2.3、[Flink提交到HA]()三、Flink并行度和Slot3.1、并行度设置3.1.1、Operator Level
以下包含了CDH6.2整合Flink1.10编译安装的过程以及趟过的坑，供大家参考、避坑。一、环境 CDH 6.2.1(Hadoop 3.0.0)、 Flink 1.10.1、Centos7.7、Maven 3.6.3、Scala-2.12和JDK1.8二、安装包 1、flink1.1
一共分两步走： 第一步：CDH制作Flink1.12.7 第二步：CDH集成Flink1.12.7前提说明早期CDH6.3.2集成的Flink1.12存在log4j漏洞，所以需要重新编译这是之前Flink1.12的log4j版本为1.12，（受影响的版本：Apache Log4j
文章目录YARN的基础配置NodeManager CPU配置NodeManager 内存配置NodeManager 本地目录MapReduce内存配置HDFS副本数配置Hive配置及优化HiveServer2的Java堆栈Hive动态生成分区的线程数Hive监听输入文件线程数压缩配置Map输出压缩Reduce结果压缩Hive多个Map-Reduce中间数据压缩Hive最终结果压缩 YARN的基础
一、资源准备与配置1.1 项目文件下载与配置#下载 flink-parcel 项目文件
[root@hadoop105 ~]# git clone https://github.com/pkeropen/flink-parcel.git
[root@hadoop105 ~]# cd flink-parcel/
#编辑下载地址，看自己需求哪个版本
[root@hadoop105 flink-parc
# CDH Flink on YARN 配置 Log4j 日志
在大数据开发中，日志管理是非常重要的一环，特别是在使用 Apache Flink 进行数据处理时，如何配置日志可以帮助我们更好地追踪和调试程序。本文将给你详细介绍如何在 CDH 环境下的 YARN 集群上配置 Flink 的 Log4j 日志。
## 流程概述
下面是配置 Flink 的 Log4j 日志的步骤概览：
| 步骤
CDH6.31集群flink服务编译添加过程一、环境准备1、环境：Jdk 1.8、centos7.6、Maven 3.6.3和Scala-2.112、源码和CDH 版本：Flink 1.10.0 、 CDH 6.3.1(Hadoop 3.0.0)注：mvn版本、CDH版本和scala版本无所谓，理论上可根据自己的版本自行更改。二、安装包准备；1、maven版本不要太低，我用的是maven 3.6.
CDH-Namenode-Yarn-Hbase-Hive的HA配置-Flink on yarn配置
原创
2020-10-27 17:35:16
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概述接上一篇flink-sql关联hbase维度数据处理。这次我们使用api的方式来实现。并解决上次提到的问题：订单支付成功后，可以退款，退款完成后订单状态会变成失效，那么统计结果中不应该包含退款成功后相关数据，这次的代码是在上一篇总结的基础上进行的改造，因此只给出了新增的代码逻辑。实现代码//main方法
//3.2 直接入库Hbase库的维度数据和需要进行实时计算的数据这里分别
1.文档编写目的在CDH中使用Yarn的动态资源池，用户会根据时段来区分集群资源的分配情况(如：在夜晚时段集群资源主要倾向于跑批作业，白天时段集群资源主要倾向于业务部门实时计算作业)。针对这样的需求在CDH中如何配置？本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM配置Yarn动态资源池的计划规则。内容概述1.创建资源池配置集2.修改各配置集资源分配及验证3.总结测试环境1.CM和CDH版本为5.152.
# 实现"cdh yarn example"的步骤和代码解释
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B[设置环境变量]
B --> C[启动YARN集群]
C --> D[提交应用]
D --> E[监控应用状态]
E --> F[获取应用日志]
F --> G[结束]
```
## 步骤和代码解释
# CDH Yarn 扩容实现教程
## 概述
在CDH集群中，Yarn扩容是一个常见的操作，特别是随着数据规模的增长，需要增加集群的计算资源。本文将介绍如何在CDH集群中实现Yarn的扩容操作，以帮助刚入行的小白快速掌握这一操作。
## 流程
下面是实现CDH Yarn扩容的步骤表：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --------------
# CDH, Impala, and YARN: A Comprehensive Guide
## Introduction
When it comes to big data processing and analysis, CDH, Impala, and YARN are three popular technologies that are worth knowing about. I
原创
2023-07-19 13:04:51
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