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
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2024-04-27 08:10:29
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1.在集群所有节点添加fayson_r用户 2.创建Kerberos用户fayson_r 3.使用hive用户登录Kerberos使用beeline连接HiveServer2，创建columnread角色并授权test表s1列的读权限，将columnread角色授权给fayson_r用户组 4.fayson_r用户测试使用fayson_r登录Kerbero
采用CDH Tarbal方式安装Hadoop集群。
1. 环境组件版本
组件名称
组件版本
用途
jdk 1.8
jdk-8u191-linux-x64
oracle jdk
mysql
mysql-5.7.13-linux-glibc2.5-x86_64
存放cloudera manager
组件版本：flink：1.13.0-1.12cdh：5.16.1概述：为cdh集群搭建flink，需要编译flink的parcel包；准备环境：安装git和maven，并配置maven的环境变量（lunix安装maven可自行百度，注意镜像换成阿里云的）进行安装：1、下载parcel制作包，并修改配置文件下载flink的parcel制作包（这是通过githup下载的）：git clone http
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2024-05-20 16:48:31
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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
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2024-05-22 11:32:52
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HDFS1.选择自定义。2.选择HDFS ZK YARN然后点继续。 3.选择安装的主机。4.审核更改默认就行，点继续。 5.配置HDFS的HA。 安装好以后点击hdfs进入实例就能够看到启动了高可用。6.启动YARN的高可用。 KAFKA 更具需求修改资源 一直点继
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2024-04-22 14:11:47
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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
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2024-04-07 19:50:27
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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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# Flink单机部署配置CDH的Hadoop
随着大数据技术的发展，Apache Flink作为一种强大的流处理框架，越来越受到开发者和企业的青睐。在本教程中，我们将探讨如何在单机环境中部署Apache Flink，并配置Cloudera的Hadoop（CDH）进行数据处理。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了以下软件：
- JDK（Java Development Ki
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
原创
2024-01-18 06:45:48
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CDH集成Flink详细教程
对于刚入行的小白来说，CDH集成Flink可能是一个比较陌生的概念，但是只要按照一定的步骤和方法操作，就可以轻松实现。本文将通过详细的流程介绍CDH集成Flink的方法，帮助小白快速掌握这一技术。
整个流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 部署CDH集群 |
| 步骤二 |
原创
2024-05-16 10:00:08
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## 实现"flink cdh hive"的流程
### 流程图
```mermaid
graph TD
A[准备工作] --> B[安装CDH]
B --> C[配置Hive]
C --> D[配置Flink]
D --> E[集成Flink和Hive]
```
### 步骤详解
#### 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经满足以下要求：
- 安装好Java JDK，并且配置好环
原创
2023-08-28 05:33:27
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SpringCloud（五）：服务配置中心-Nacos【Finchley版】为什么需要配置中心？使用 Nacos 作为配置中心创建配置创建应用1、pom.xml2、创建`ConfigController`３、创建`bootstrap.properties`加载不同环境的配置信息方法一方法二加载多配置文件方法一方法二参考文档 这篇文章我们一起来学习一下服务配置中心，使用阿里巴巴开源的 Nacos
文章目录水位线（Watermark）水位线的定义有序流中的水位线乱序流中的水位线水位线的特性水位线的生成水位线生成策略Flink内置水位线生成器自定义水位线策略（1）周期性水位线生成器断点式水位线生成器在自定义数据源中发送水位线水位线的传递水位线的总结 水位线（Watermark）先引申出Flink中的时间语义：处理时间、事件时间处理时间：执行处理操作的机器的系统时间事件时间：数据生成的时间，自
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2023-10-15 09:29:55
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CDH6配置Flink1.10.1编译与CDH集成标签（空格分隔）：大数据运维专栏一：编译环境包的准备二：编译生成包配置三：使用编译好的flink做CDH的parcels与csd文件四：CDH6.3.2集成flink1.10.1一：编译环境包的准备一、环境CDH6.3.2(Hadoop3.0.0)、Flink1.10.1、Centos7.7、Maven3.6.3、Scala-2.12和JDK1.8
原创
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2020-12-11 12:31:51
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003_CDH集成Kylin下载地址：下载CDH5版本Kylin
官方文档一、安装启动1. 上传并解压下载的tar包tar -zxvf apache-kylin-2.6.4-bin-cdh57.tar.gz -C /opt/cdh-5.15.2
mv apache-kylin-2.6.4-bin-cdh57 kylin-2.6.42. 配置环境变量注意：Spark作为Kylin启动的一项环境检查，
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2024-03-24 13:06:05
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编者注：这是Apache Flink PMC成员 Fabian Hueske和Kostas Tzoumas的帖子 。 Fabian和Kostas也是数据工匠的联合创始人。 当今数据处理的很大一部分是对连续产生的数据进行的，例如，用户活动日志，Web日志，机器，传感器和数据库事务的数据。 迄今为止， 数据流技术在性能，正确性和可操作性等几个方面都缺乏，迫使用户滚动自己的应用程序来摄取和分
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2024-01-09 15:33:03
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CDH6.3.2集成flink的部署配置标签（空格分隔）：大数据平台构建一：flink的简介二：cdh6.3.2集成flink一：flink的简介ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运
原创
2020-06-21 07:13:36
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CDH6.3.2 集成flink的部署配置一：flink的简介Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行在 2019 年 10 月于柏林举行的 Flink F
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2024-03-28 14:04:47
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摘要：本文整理自 Apache Flink 中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人在 Flink Forward Asia 2021 的分享。本篇内容主要分为四个部分：2021: Apache Flink 社区持续繁荣Apache Flink 核心技术演进流批一体演进与落地机器学习场景支持一、2021: Apache Flink 社区持续繁荣1.1 Flink 大版本迭代2021 年，Fli
