本文主要通过代码练习熟悉Flink DataStream相关API的功能和使用。读者可完成简单的准备工作后跟着一起完成练习准备一台装有 Docker 的 Linux 或 MacOS 计算机。使用 Docker Compose 启动容器通过 wget 命令自动下载该 docker-compose.yml 文件，也可以手动下载mkdir flink-service; cd flink-service;
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2023-08-27 10:37:01
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Docker 中部署使用 Docker 容器完成 Flink 集群的本地设置（在一台机器上，但在单独的容器中）。在 Docker 上启动会话集群一个Flink Session 集群可用于运行多个作业。每个作业都需要在集群部署完成后提交到集群。要使用 Docker 部署Flink Session 集群，您需要启动一个 JobManager 容器。为了启用容器之间的通信，我们首先设置一个必需的 Fli
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2023-06-12 14:50:52
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今天的实战是用两台树莓派3B组建Flink1.7集群环境，模式是独立集群(Cluster Standalone)；操作步骤准备操作系统；安装JDK；配置host；安装Flink1.7;配置参数；设置两台树莓派相互SSH免登录；启动Flink集群环境；部署一个Flink应用，验证环境是否正常；树莓派操作系统两台树莓派的操作系统都是64位Debian，详细的安装步骤请参考《树莓派3B安装64位操作
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2023-09-05 20:20:15
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flink运行环境使用docker快速搭建测试环境这是官网的快速搭建环境方法，可直接参考flink官网：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/try-flink/flink-operations-playground/都是中文，很方便。环境linux version CentOS 7
docker 20
# Flink Docker实现教程
## 整体流程
为了实现Flink Docker，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 安装Docker和Docker Compose |
| 步骤2 | 创建Flink项目 |
| 步骤3 | 准备Docker镜像 |
| 步骤4 | 编写Docker Compose配置文件 |
原创
2023-07-14 16:31:26
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想提高一下自己的程序水平 刚开始想用windows里面的cygwin编译数据生成器，结果在/home/hadoop/flink-community/resource/tpcds中找到的compileTpcds.sh执行之后提示找不到gcc和make，于是在cygwin安装界面安装gcc，安装完成之后冲过去目录去运行，结果报错。 错误如下：gcc -D_FILE_OFFSET_BITS=64
1.什么是状态对于任何一个操作，都可以被看成是一个函数，比如y=f(x)，如果对于同一个x的任何一次输入，得到的y都是相同的，则可以认为这个函数是无状态，否则，这个函数就是有状态的。Flink的一大特点就在于对状态的支持。2.Keyed State和Operator StateKeyed StateKeyed State正如其名，总是和具体的key相关联，也只能在keyedStream的funct
本篇主要讲述Flink Standalone模式下的运行时架构以及各个组件负责的功能，Flink的运行方式有很多，但都大同小异，本文基本可以满足对flink运行时架构的学习。正文Flink系统是主从模式，主要有两个组件构成分别是JobManager（Master）和TaskManager（Slave）。组件之间的通信借助于Akka。下图是standalone模式下的运行时架构图JobManager
# 实现“flink on docker”教程
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
小白 -->|学习| 开发者
开发者 -->|教授| 小白
```
## 2. 教学步骤表格
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------------------|
| 1 | 下载Docker
docker搭建Flink集群docker network create flink-network
docker run --rm --name=jobmanager --network flink-network --publish 8081:8081 --env FLINK_PROPERTIES="jobmanager.rpc.address: jobmanager" b394e70 job
本文是为flink所搭建的Docker环境，目的为了方便体验项目，一键部署项目需要的所有环境，并预填充所需要的数据。完整的环境包括Zookeeper 、Kafka 、 Hbase 、 Mysql 、 Redis 、 Flink 。环境介绍：zookeeper 3.4.5kafka 2.12-2.2.1hbase 1.5.0mysql 8.0.18redisflink 1.9.0整个项目的部署和工作
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2023-07-14 17:45:47
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1 环境说明注意：以下所有操作都在root用户下完成 sudo su - rootip操作系统版本用途192.168.30.18Ubuntu 18.04.4 LTSjobmanager容器、nfs服务(存储flink的checkpoint、savepoint)192.168.30.17Ubuntu 18.04.4 LTStaskmanager02容器192.168.3
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2023-07-20 15:01:06
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前言这篇博客主要就是总结了各种flink部署方法及部署中出现的一些问题首先我进行了flink单机部署，个人建议不管是学习还是开发尽量不使用然后开始了flink自带集群部署，部署在三台服务器上，资源管理由flink集群自己管理，然后为了解决集群的单点故障问题，使用zookeeper监听事件，实现独立高可用集群，防止集群的单点故障，推荐这种集群可以部署在开发环境中测试使用最后一种就是flink on
在之前的文章Docker下的Storm中讲了通过Storm来进行实时计算任务，那么这本篇文章中将介绍怎样通过Flink来做实时计算任务。Storm和Flink都是流处理框架，用于处理实时数据流。它们在一些方面有一些异同点。1.Storm和Flink的架构不同。Storm是一个分布式的、实时的、容错的流处理系统，采用了主从架构。它使用了一个中心
一、设置最小时间间隔当flink应用开启Checkpoint功能，并配置Checkpoint时间间隔，应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作。默认情况下Checkpoint操作都是同步进行，也就是说，当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时，之后的Checkpoint操作将不会被触发。在这种情况下，如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔
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2023-07-27 17:49:41
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前言： 本文所有理解、资料、图片基本上都是来源于官网，更多的是对官网描述的一个总结和概括。下图是网上找到的一个应景图片。 一、什么是state State直译上去是”状态”一次，这个有点抽象难以理解。那什么是状态，究竟如何应用到我们的编码过程当中呢？在流式编程中，基本的处理流程是来
第1章 Flink State介绍Flink有两种基本类型的状态：Managed State（托管状态）、Raw State（原生状态）。Managed State是Flink Runtime托管，支持了常见的数据结构：ValueState、ListState、MapState等等；Raw State则是由用户自己管理，只支持字节数组的数据结构。任何上层的数据结构需要序列化为字节数组。使用时，需要
我们知道，Flink是一个默认就有状态的分析引擎，为避免Task在处理过程中挂掉了，而导致内存中的数据丢失，Flink引入了State和CheckPoint机制，其中State就是Flink的一种基于内存的状态机制，Flink提供了两种基本的状态类型。一、基本状态Keyed State与Operator State1、Keyed StateKeyed State：顾名思义就是基于KeyedStre
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2023-09-05 21:45:17
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warning:博文包含大量个人的吐槽和心理描述，已用区域进行标识，不喜可直接忽略这部分，直接查找答案Flink的二章，主要用途如下：熟悉Flink的组成了解 Flink 的执行的流程问题1：Flink 的组件有哪些？资源管理器 Resource Manager分发器 Dispacher作业管理器 JobManager任务管理器 TaskManager资源管理器（ResourceManager）
Flink学习01 - Flink部署学习资料Flink部署Flink部署 - Standalone模式启动flink停止flink配置文件并行度优先级命令行提交job命令行取消job查看Flink输出Flink部署 - Yarn模式Flink on Yarn1）Session-cluster模式：2）Per-Job-Cluster模式：Session ClusterPer Job Cluste
