文章目录前言1. 分流2. 合流2.1 联合（Union）2.2 连接（Connect）2.2.1 连接流（ConnectedStreams）2.2.2 CoProcessFunction2.2.3 广播连接流（BroadcastConnectedStream）2.2 基于时间的合流——双流联结（Join） 前言1. 分流 将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流,直接用处理函数（proc
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2024-09-12 22:35:05
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1.下载Flink压缩包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html。我集群环境是hadoop2.6，Scala2.11版本的，所以下载的是：flink-1.3.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz。2.解压上传至五个节点的相同目录，执行如下命令解压：tar xzf flink-1.3.1-bin-hadoop26-scala_2.1
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2024-05-26 18:59:51
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# 使用Java连接Flink集群的指南
在现代数据处理的世界里，Apache Flink因其高吞吐量和低延迟的流式处理能力而受到广泛欢迎。对于新手开发者来说，连接Flink集群可能会感到颇具挑战性。本文将逐步指导你如何使用Java连接Flink集群，过程中会给出详细代码和注释，帮助你理解。
## 流程概述
下面是连接Flink集群的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
什么是dockerDocker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口docker的安装## 以下仅针对centos7下的docker安装说明，其他操作系统请参考docker官网：docker.com
##下载并安装docker
curl -sSL
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2024-09-11 20:39:00
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目录一、基本概念1.流合并条件2.Flink 中支持 双流join 的算子二、Connect介绍1. Connect算子特点2.Connect算子和union算子区别3.广播连接流（BroadcastConnectedStreams）三、Connect开发实战1、connect连接流的map应用2、connect连接流的flatMap应用一、基本概念1.流合并条件Flink 中的两个流要实现 Jo
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2023-12-08 22:45:26
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背景在使用k8s集群过程中，针对多个集群的情况，每次都是需要SSH到指定的master节点，然后执行对应的kubectl命令来操作集群，多个集群的情况下过于繁琐。我们可以通过本地的kubectl工具管理多个k8s集群，只需要将多个集群的链接信息配置在本地，就可以在本地随意切换k8s集群环境进行操作。具体操作kubectl管理多集群主要分为两个步骤，安装kubectl和配置多个集群信息，安装kube
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2024-06-06 06:14:43
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【Flink】浅谈Flink架构和调度Flink架构Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如【Hadoop YARN】、【Apache Mesos】和【Kubernetes】，但也可以设置作为独立集群甚至库运行。一个 Flink 集群运行时通常包含两类进程，JobManager和TaskManager，Flink 集群运行框
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2024-02-02 06:37:52
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使用kubectl连接远程Kubernetes集群环境准备下载kubectl下载地址安装kubectl并处理配置文件Windows的安装配置安装kubectl拉取配置文件Mac的安装配置安装kubectl拉取配置文件kubectl命令自动补全Linux的安装配置安装kubectl拉取配置文件kubectl命令自动补全 环境准备你需要准备一个Kubernetes集群，你要记下你安装Kubernet
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2024-07-26 16:43:00
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Flink state 在实际生产中的应用一、FlinkState的概念1、state分类2、state backend 类型二、实际应用如下1、应用场景介绍2、FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend 相关配置1）FsStateBackend 的flink-conf.yaml 配置2）RocksDBStateBackend 的flink-conf.yaml 配置
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2024-06-25 13:28:11
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文章目录一，flink集群启动失败。二，UnsupportedFileSystemSchemeException: Hadoop is not in the classpath/dependencies.三，javademo错误四，flink wordcount没有输出五，Hadoop is not in the classpath/dependencies.六，结果写入hdfs报错七，命令行提
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2024-02-22 21:27:36
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2. Flink中的数据传输在一个运行的application中，它的tasks在持续交换数据。TaskManager负责做数据传输。TaskManager的网络组件首先从缓冲buffer中收集records，然后再发送。也就是说，records并不是一个接一个的发送，而是先放入缓冲，然后再以batch的形式发送。这个技术可以高效使用网络资源，并达到高吞吐。类似于网络或磁盘 I/O 协议中使用的缓
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2023-07-14 14:58:08
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目录Flink 基本概念1、Job Manager2、Task Manager任务提交流程1、独立集群(Standalone) 2、Yarn集群 程序与数据流执行图数据传输形式 任务链（Operator Chains） 参考Flink 基本概念目前在实时的框架当中，Flink可以说是具有一席之地的。Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计
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2023-11-29 04:53:15
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翻译Flink官网文档，Flink在YARN集群提交job，调试，以及命令行提交格式。最后，是Flink与YARN的交互分析。 文中会夹杂一些实践经验，读者可以参考或者进行实践，完善。快速开始在YARN上启动一个长期的Flink集群启动一个拥有4个Task Manager的yarn会话，每个Task Manager有4gb的堆内存:# 从flink下载页获取haddoop2包# htt
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2024-06-26 07:13:30
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flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖必须的软件JAVA_HOME配置flink安装配置flink启动flink添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群个人真实环境实践安装步骤 必须依赖必须的软件flink运行在所有类unix环境中，例如：linux、mac、或者cygwin，并且集群由一个master节点和一个或者多个wo
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2023-12-14 18:49:45
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1.环境准备1.1 介绍在使用 Flink&Spark 时发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 目前streampark提供了一个flink一站式的流处理作业开发管理平台, 从流处理作业开发到上线全生命周期都做了支持, 是一个一站式的流出来计算平台。 未来spark开发也在规划范围内，目前还不支持1.2 下载StreamPark安装包下载：https://str
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2024-07-23 11:16:38
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https://www.bilibili.com/video/av54523954?p=1 （原理和简介看第一个视频即可）Flink（二）CentOS7.5搭建Flink1.6.1分布式集群 一. Flink的下载安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html ，选择对应Hadoop的Flink版本下载[adm
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2024-05-07 19:43:35
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一、Flink的特点作为一个高性能的主流中间件，flink有以下特点。批流一体：统一批处理、流处理：flink处理数据是多样化的，既可以处理批数据，就是把数据攒起来处理，也可以处理流式的数据。分布式：Flink程序可以运行在多台机器上，搭建flink集群，可以把一个任务分散开，数据分布到不同的机器中去运行，多个机器分散运行一部分，最后汇总结果。高性能：处理性能比较高，性能很高，处理速度快。高可用：
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2023-11-12 12:28:08
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文章目录一、环境配置二、安装flink三、向集群提交作业报错处理finishConnect(..) failed: No route to host四、终端提交任务五、部署模式5.1 独立模式standalone5.2 yarn模式 一、环境配置centos7.5java8hadoopssh、关闭防火墙node00、node01、node02二、安装flinkhttps://www.apache
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2023-10-29 10:02:30
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文章目录Flink集群架构图1. JobManager2. TaskManagerTask和Operator ChainsTask slot和资源Flink Application Execution1. Flink Session集群2. Flink Job集群3. Flink Application集群三种集群模式优劣Flink Session集群优劣Flink Job集群Flink App
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2023-12-25 11:48:58
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Per-job Cluster该模式下，一个作业一个集群，作业之间相互隔离。在Per-Job模式下，集群管理器框架用于为每个提交的Job启动一个 Flink 集群。Job完成后，集群将关闭，所有残留的资源也将被清除。此模式可以更好地隔离资源，因为行为异常的Job不会影响任何其他Job。另外，由于每个应用程序都有其自己的JobManager，因此它将记录的负载分散到多个实体中。场景：Per-Job模
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2023-07-11 17:18:48
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