准备工作maven3 jdk1.8 下载源码包 Flink官网: https://flink.apache.org/下载地址: Apache Flink 1.10.0 Source Release配置支持CDH依赖maven默认不支持cdh的依赖下载，修改maven目录下conf中的settings.xml如下：（这里的cloudera-releases是flink源码中配置的id） nexus-
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2024-08-02 10:41:49
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作者：王海涛本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spar
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2024-01-14 19:49:28
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《实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）——从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）》详细介绍了大数据工程师在实际工作中应该熟练掌握的大数据技术。全书共8章，分别是大数据技术概述、搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机、基于Hadoop构建大数据平台、基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统、用户行为离线分析—构建日志采集和分析平台、基于Spark的用户行为实时分析、基于Flink的用户行为实时分析、用户行为数据可视化。本书以一个完整的大数据项目为主线，涵盖Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术，按照大数据工程师的项目开发流程，理论与实践结合，逐步推进，使读者在学习大数据核心技术的同时，也能掌握开发大数据项目的完整流程，从而获得大数据项目开发经验。《实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）——从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）》既可以作为大数据工程师的必备开发手册，也可以作为高校大数据及相关专业的教材或实验手册。
原创
2021-07-05 23:04:14
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大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。大数据处理框架处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。那么在众多的大数据框架中，Flink、Hadoop和Apache Spark为何会脱颖而出。首要，Hado
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2024-09-21 11:22:40
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今天我们来聊聊 Hadoop、Spark、Flink 这些大数据技术的选择问题。随着时间的推移，大数据的核心技术也在不断的发展，除了 Hadoop 的发展，其中还有两个最引人注意的大数据技术：一个是 2012 年发布的 Spark；另一个是 2014 年发布的 Flink；我们如果想正确的了解到底是选择 Hadoop、还是选择 Spark、还是选择 Flink 之前，我们需要搞明白一个概念，那就是
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2023-07-14 17:07:04
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sparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！
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2023-07-11 17:04:25
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# 实现“Flink Hadoop Spark”流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(准备工作)
B --> C{选择使用的技术}
C --> D[安装Flink]
D --> E{是否需要使用Hadoop}
E --> F[安装Hadoop]
E --> G[跳过安装Hadoop]
原创
2023-08-21 03:34:34
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谈一谈对Flink的理解和认识？Flink是一个纯粹的流处理框架，所有的算子操作都是有状态的。Flink提供强大的状态管理、完备的窗口计算等策略。相比较于其他流处理框架而言，Flink具有高吞吐和低延迟的优势，能够基于Event-Time实现窗口状态计算，同时也支持对延迟数据的处理。Flink这款框架在架构的设计上和Spark的宏观架构非常相似，在资源管理上底层可以使用standalone、yar
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2024-02-23 12:38:02
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Hadoop、Spark、Storm、Flink是比较常用的分布式计算系统1）仅批处理框架：Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理。2）仅流处理框架：Samza与YARN和Kafka紧密集成的流处理，Storm常用于在线的实时的大数据处理。3）混合框架：Spark常用于离线的快速的大数据处理（基于内存），Flink可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。关于HadoopHadoop介绍大数据
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2023-08-08 09:18:09
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目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。 1、数据处理对比Hadoop专为批处理而生，一次将大量数据集输入到输入中，进行处理并产生结果。Spark：定义是一
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2023-08-18 16:32:45
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作者：Vitaliy llyukha编译：青牛随着现代社会产生的大量信息，大数据已不仅仅是调查领域:它是改变业务实践和营销策略的强大力量。据BCG称， 大数据可以帮助分散的零售商将销售额提高3%至4%。您是否对何时使用Spark和Hadoop感到好奇?在我们的文章中，我们将比较这两种流行的软件框架，以便您可以确定哪种最适合您的项目。 您应该对Hadoop了解多少?Hado
从近年来的发展趋势来看，Flink所受到的关注也越来越多。大数据处理的相关技术框架，从Hadoop到Spark，Storm、Flink，在各个应用场景下，不同的技术框架，各自表现出来的性能优势也都不同。今天的Flink大数据开发分享，我们主要来分享一下Flink技术框架入门。 在Hadoop之后，受到广泛青睐的是Spark，也被称为是主流选择的第二代技术框架，而Flink，在这些年的发展当中，隐隐
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2023-10-01 11:22:24
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当涉及到大规模数据的存储和处理时，Hadoop 和 Flink 是两个非常受欢迎的工具。虽然它们都旨在处理大数据，但它们的实现方式、架构和优缺点略有不同。下面将更加详细地介绍 Hadoop 和 Flink 的特点及其适用性。一、HadoopHadoop 是一个由 Apache 软件基金会开发的开源分布式计算框架。Hadoop 的核心组件包括：HDFS：Hadoop 分布式文件系统，它可以在多个节点
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2023-08-01 16:05:47
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1.大数据基础介绍在学习spark之前，本人对大数据相关的知识也了解的很少，所以在学习spark的时候，也对比着Hadoop一些基础的知识进行学习， 首先介绍一下大数据数据的由来。比较正统的说法是这么说的：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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2023-10-08 11:05:27
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### Hadoop vs Spark vs Flink: 了解大数据处理框架的区别
在大数据处理领域，Hadoop、Spark和Flink是三种常见的开源框架，它们分别有着不同的特点和适用场景。本文将深入探讨这三种框架的区别，并为你提供代码示例来帮助你更好地理解它们之间的差异。
#### 1. 整体流程比较
| 步骤 | Hadoop | Spark | Flink |
|---|---|
原创
2024-04-29 11:38:33
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# 从零开始学习和使用 Flink/Spark/Hadoop/HBase/Hive
## 介绍
欢迎来到本教程！在本教程中，我将教会你如何从零开始学习和使用 Flink、Spark、Hadoop、HBase 和 Hive 这些大数据处理工具。这些工具在当前的大数据领域中非常流行，掌握它们将为你的职业发展带来巨大的好处。
在本文中，我将按照以下步骤向你介绍每个工具的学习和使用方法，并提供相应的
原创
2023-08-15 09:26:57
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## Flink, Hadoop, Spark, Storm 对比
### 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个比较的流程，如下图所示：
```mermaid
pie
title Comparison Process
"Flink" : 25
"Hadoop" : 20
"Spark" : 30
"Storm" : 25
```
### 2. Fl
原创
2024-01-07 04:53:47
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本文为学习B站上的Flink入门视频课程的总结，有些重点知识或许在面试中会被问到，故于此分享学习。1.Flink和Storm，Hadoop，Spark的对比？Hadoop是纯粹的批处理框架，storm是纯粹的流处理框架，spark通过基于两种不同的技术实现了批处理和流处理，但是Flink同时支持实现了批处理和流处理，将批处理作为一种特殊的流处理。Storm：延迟低，能做到毫秒级，牺牲了精确性，没法
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2024-01-19 15:09:53
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yarn 由,资源管理器rm，应用管理器am appMaster，节点管理器nm 组成！图侵删 yarn 的设计，是为了代替hadoop 1.x的jobtracker 集中式一对多的资源管理「资源管理，任务监控，任务调度」，而yarn是 分而治之 ，使全局资源管理器减轻压力。rm 监控每一个applicationmaster就可以了，而每一个applic
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2024-06-26 06:30:21
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前言flink安装部署有三种方式local:单机模式，尽量不使用standalone: flink自带集群，资源管理由flink集群管理，开发环境测试使用，不需要hadoop集群flink on yarn: 把资源管理交给yarn实现，计算机资源统一由Haoop YARN管理，生产环境测试，需要先启动hadoop集群。（这里分为可以继续细分三种方式 1.session mode 长久启动一个fli
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2023-12-04 17:33:23
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