flink作为产品化极高的流处理引擎，提供了开箱即用的默认配置。
首先，flink的启动java环境变量默认为当前用户的JAVA_HOME，如果想要指定环境变量可以在配置文件conf/flink-conf.yaml中添加配置env.java.home。
本文中所有内容列出的所有配置项都可以直接在conf/flink-conf.yaml中添加，并重启flink生效，当然添加的时候要符合yaml语
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2023-11-23 10:04:34
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flink部署前置准备：1.CentOS7.52.java83.配置三台机器时间同步和免密登陆，关闭防火墙ip地址主机名192.168.10.128master192.168.10.129slave1192.168.10.130Slave2下载链接：https://flink.apache.org/zh/downloads.html#section-7这里我选择的是1.13.0：https://a
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2023-12-10 09:13:21
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MR，Spark，Flink自开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。所有的语言开篇章都是Hello Word，数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。单机安装Flink开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink，当然FLink正常情况下是部署的部署方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只
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2024-03-23 09:02:33
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目录一、Table API 和 Flink SQL 是什么二、配置Table依赖（scala）三、两种 planner（old & blink）的区别四、Catalogs1）Catalog概述2）Catalog 类型3）如何创建 Flink 表并将其注册到 Catalog1、下载flink-sql-connector-hive相关版本jar包，放在$FLINK_HOME/lib目录下2、添
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2024-05-28 17:02:00
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前言本文使用flink1.14.5版本，介绍standalone-HA模式的安装。此模式时高可用架构，采用zookeeper协调多个JobManager，保持每时每刻有一个运行中的JobManager,其余JobManager处理stand by状态。因为涉及到运行过程中的状态数据的存储，如savepoint,checkoutpoint等。采用minio替换掉hdfs来存储状态。一、资源说明1、f
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2024-02-27 11:04:14
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一、为什么要优化？（优化背景）Flink 支持多种 StateBackend，当状态比较大时目前只有 RocksDBStateBackend 可供选择。RocksDB 是基于 LSM 树原理实现的 KV 数据库，LSM 树读放大问题比较严重，因此对磁盘性能要求比较高，强烈建议生产环境使用 SSD 做为 RocksDB 的存储介质。但是有些集群可能并没有配置 SSD，仅仅是普通的机械硬盘，当 Fli
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2024-06-20 17:12:57
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一.特点（一）同时支持高吞吐、低延迟、高性能Flink 是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式 流式
原创
2022-07-01 17:42:53
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单机模式部署下载wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.9.1/flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz解压tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.12.tgz -C /usr/app不需要进行任何配置，直接使用以下命令就可以启动单机版本的 Flink：bin/st
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2024-03-04 13:52:37
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一、单机环境部署Flink是一款兼顾批处理和流处理的数据处理框架，具体的介绍网上很多，就不做赘述了，这篇主要讲一下环境启动及一个最简的运行示例，关于source和sink、slot和parallelism相关内容见后续文章，同时这里只针对Windows系统进行操作，Linux的操作大同小异，不做单独说明。首先在官网下载解压，这一步就不多说了，可自行选择需要的版本，这里使用1.9.2（刚下载完没过一
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2023-10-18 04:59:21
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目录简介flink 架构图flink 核心概念数据传输的策略Operator ChainFlink四层图结构Flink之数据源常见 transform 操作state机制State类型state 分类图谱：State backend 状态存储也就是这些状态数据后端是怎么存储，以及使用啥存储的StateBackend配置方式checkpoint(容错)checkpoint配置恢复数据(容错)
1.首先，第一个坑，Apache Flink不同版本支持的jdk版本不同，目前Apache Flink 1.9及其之前版本支持jdk1.8，从Flink 1.10开始，最低要求jdk版本为11。因此，想要在1.8基础上进行部署，只能选择1.9之前的Flink版本下载, 下载错版本会导致后面步骤无法进行。下载地址：Index of /dist/flink/flink-1.9.0 (apa
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2024-03-12 10:21:12
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Flink Standalone Cluster一、部署模式Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。二、单机模式单机模式是一种开箱
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2024-06-12 17:53:31
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最近组里要对用户数据做一个数据分析系统，然后组里让先研究下大数据技术了，所以呢也是带着一脸懵的就开始google大数据的东西，结果出来了一堆，感觉大数据的知识体系有点庞大，看了一堆就决定先从flink入手了，因为公司有的组主要在开发这个。本文是最简单的入门demo，单机搭建，目的是自己先跑起来，知道这东西大概有个什么用处。 步骤一 安装需要先安装jvm，这个可以自行百度。 下载fl
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2024-01-08 16:01:46
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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
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2024-06-27 15:23:55
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在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。 Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学
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2023-08-31 08:33:42
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这是数据处理引擎的发电站，它们正竞相定义下一个大数据时代当涉及到大数据时，流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外，当涉及到流计算时，无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。自2014年以来，Apache Spark的受欢迎程度迅速上升，在某些情况下，它的性能超过了Hadoop MapReduce的三位数，提供了一个统一的引擎，支持所有常见的数据处理场景，如
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2023-08-30 22:48:08
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摘要： （1）kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。flume分为agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage指定用hd
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2024-07-19 16:35:11
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文章目录前言1. 数据处理架构2. 数据模型和运行架构3. Spark 还是 Flink？ 前言 Apache Spark 是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家得以从 Hadoop 繁重的 MapReduce 程序中解脱出来。除了计算速度快、可扩展性强，Spark 还为批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）
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2023-08-08 07:41:23
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一、Flink 自带的 windowFlink DataStream API 提供了 Time 和 Count 的 window，同时增加了基于 Session 的 window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API 也提供了定制化的 window 操作，供用户自定义 window。下面，主要介绍 Time-Based window 以及 Count-Based window，以
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2024-03-30 07:54:52
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系统架构Flink是一个用于状态化并行流处理的分布式系统。它的搭建涉及多个进程，这些进程通常会分布在多台机器上。分布式系统需要应对的常见挑战包括分配和管理集群计算资源，进程协调，持久且高可用的数据存储及故障恢复等。Flink并没有依靠自身实现所有上述功能，而是在已有集群基础设施和服务之上专注于它的核心功能–分布式数据流处理。Flink和很多集群管理器（如Apache Mesos、YARN及Kube
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2023-11-19 13:18:48
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