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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# 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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# 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
原创
2024-06-30 05:00:43
40阅读
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
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2024-04-28 10:58:32
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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
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2023-10-28 13:06:27
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Flink CDC 基于 Docker Flink 的实现过程记录
在这篇博文中，我将详细记录如何在 Docker 中配置和使用 Flink CDC（Change Data Capture）。Flink CDC 允许我们在实时数据流中捕获数据变更，并利用 Docker 的便捷性来进行环境的配置和部署。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们有适合的软硬件环境。
### 硬件资源评估四
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
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2023-12-01 06:28:45
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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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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
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2024-03-27 19:55:10
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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
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2024-01-23 19:05:59
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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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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
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2024-06-17 15:43:10
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使用mvn构建项目使用mvn命令，输入如下命令mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.6.1 \
-DgroupId=my-flink-projec
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2023-08-24 20:08:10
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flink和kafka在docker中集成报错?一、前提介绍⚠️二、问题罗列?1）docker build失败2）在docker容器内安装一些常见的命令如netstat、vim等3）使用apt-get安装报错 unable to locate XXX4）docker-compose up -d后发现flink报如下错：三、常见命令1）文件寻找是否存在某字符串2）移除全部停止的容器3）查看当前端口
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2024-02-29 21:59:45
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文章目录概览和参照架构Flink 组件External Components (all optional)可重复的资源清理部署模式Application Mode （应用模式）Per-Job ModeSession Mode总结供应商的解决方案 Flink是一个通用的大数据计算框架，在混合匹配的方式下支持适用于多种场景的部署方案。 下面我们一起学习一下部署集群的构建模块，它们的用途和可用的实现
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2023-12-27 21:55:30
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前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了，安装好 Flink 后，我们再来看下安装路径下的配置文件吧。安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。flink-conf.yaml基础配置# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: localhost
# JobManage
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2023-08-22 20:40:48
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Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。 Keyed State Keyed State总是和keys相关，并且只能用于KeyedStream上的函数和操作。 你可以将Keyed State视为是已经被分片或分区的Operator State，每个key都有且仅有一个状态分区(state-partition)。每个keyed-state逻辑上绑定
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2023-09-27 22:00:37
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