# 实现“flink 提交jar指定java路径”教程
## 一、整体流程
下面是实现“flink 提交jar指定java路径”的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备Flink集群环境 |
| 2 | 编写并打包Flink应用程序 |
| 3 | 通过flink run命令提交jar包至Flink集群 |
| 4 | 指定jav
原创
2024-05-15 04:32:38
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美图欣赏：康完，漂酿的小姐姐，是否感觉写代码更有动力呢? 嘿嘿，欢迎小伙伴们在评论区留言呦~ 目录一.基本配置和启动集群1.1 基本配置1.2 启动集群二.提交任务和测试2.1 提交任务2.2 Web UI jar包测试三.命令行操作及其它部署方式3.1 命令行操作3.2 Yarn 模式3.3 Kubernetes 模式 一.基本配置和启动集群1.1 基本配置Standalone模式为代表1.解压
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2023-09-05 18:48:07
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大家好，我是小寒~今天给大家带来一篇 flink 作业提交相关的文章。我们都知道，在开发完一个 flink 应用程序后，打包成 jar 包，然后通过 FLink CLI 或者 Web UI 提交作业到 FLink 集群。其实，Flink 的 jar 文件并不是 FLink 集群的可执行文件，需要经过转换之后提交给集群。其转换过程分为两个大的步骤。在 FLink Client 中通过反射启动 Jar
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2023-06-20 14:12:00
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描述:2019年11月11号，安全工程师Henry Chen披露了一个Apache Flink未授权上传jar包导致远程代码执行的。由于Apache Flink Dashboard 默认无需认证即可访问,通过上传恶意jar包并触发恶意代码执行,从而获取shell。影响范围<= 1.9.1(最新版本)环境搭建:(1) 提前安装好java(需要java8以上)
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2024-05-10 07:16:52
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目录Apache Flink 的 YARN Session 提交流程Apache Flink 的 Per-Job 提交流程Apache Flink 的 K8s Session 提交流程正文如图所示， Yarn Per-Job 模式提交作业与 Yarn-Session 模式提交作业只在步骤 1 ~ 3 有差异，步骤 4 ~ 10 是一样的。Per-Job 模式下， JobGraph 和集群的资源需求
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2023-09-06 14:12:15
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flinkflink（基于数据流上的有状态计算）flink的特点：事件驱动型事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件六提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。（SparkStreaming是微批次，将批次更加微小化）实时流处理批处理的特点是有界、持久、大量。非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线计算。流处理的特点是无界、实时。无需针对整个数据集执
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2024-05-28 17:17:25
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# 实现 Flink Java 自动提交 JAR 的步骤详解
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，在数据处理领域广泛应用。如果你希望自动提交 JAR 文件，理解整个流程和关键代码是非常重要的。本文将逐步教会你如何实现 "Flink Java 自动提交 JAR" 的功能，流程如表格所示。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 03:52:16
72阅读
# 测试Flink提交Java Jar的完整指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何测试Flink提交Java Jar。Flink是一个开源的分布式处理框架，用于处理无界和有界的数据流。本文将详细介绍测试Flink提交Java Jar的流程，包括步骤说明和代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-07-17 03:28:35
50阅读
DataStream 作业开发时往往会遇到一些 jar 包冲突等问题，本文主要讲解作业开发时需要引入哪些依赖以及哪些需要被打包进作业的 jar 中，从而避免不必要的依赖被打入了作业 jar 中以及可能产生的依赖冲突。1. 核心依赖每一个 Flink 应用程序都依赖于一系列相关的库，其中至少应该包括 Flink 的 API。许多应用程序还依赖于连接器 Connector 相关的库(比如 Kafka,
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2023-11-02 13:35:33
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文章目录
部署
local模式
一，安装
二，测试
standalone模式
一，部署
二，测试
standalone 高可用
测试
flink on yarn
测试
部署
local模式
一，安装
1.下载安装包
https://archive.apache.org/dist/flink/
2.
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2024-03-17 00:02:48
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文章中所述的spark/flink提交任务的github工程：https://github.com/todd5167/flink-spark-submiterFlink任务、Spark任务提交到集群，通常需要将可执行Jar上传到集群，手动执行任务提交指令，如果有配套的大数据平台则需要上传Jar，由调度系统进行任务提交。对开发者来说，本地IDEA调试Flink、Spark任务不涉及对象的序列化及反序
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2023-10-11 21:31:30
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继前文Flink 原理与实现：架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型，本文将主要介绍 Flink 是如何将 StreamGraph 转换成 JobGraph 的。根据用户用Stream API编写的程序，构造出一个代表拓扑结构的StreamGraph的。以 WordCount 为例，转换图如下图所示：StreamGraph 和 JobGraph 都是在 Client 端生成的，也就是说我
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2024-01-03 21:37:54
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Flink 流处理 API1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子Reducesplit 和 select
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2024-03-04 20:55:37
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导语
本文主要介绍58同城实时计算平台技术演进，以及基于Flink打造的一站式实时计算平台Wstream，涵盖很多实践经验、干货和方法论，希望对您有所帮助。 背景58同城作为覆盖生活全领域的服务平台，业务覆盖招聘、房产、汽车、金融、二手及本地服务等各个方面。丰富的业务线和庞大的用户数每天产生海量用户数据需要实时化的计算分析，实时计算平台定位于为集团海量数据提供高效、稳定、分布式
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2024-05-28 17:34:52
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获得执行jar的运行路径-使用java.class.path 和 codesource的location 如何得到jar包的运行路径？如果没有这个路径，我们读取文件可能找不到路径，写文件可能写到别的目录里了！而且，调试代码时我们需要eclipse里的命令行里运行，而不需要打包；最终发布时我们需要打成jar包！所以，这部分代码应该要支持以上两种形式。一般执行jar包有下面两种
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2023-09-01 06:42:31
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# Flink Java API Jar包提交指南
Apache Flink 是一个强大的流处理引擎，旨在提供大规模数据处理能力。通过使用 Flink 的 Java API ，您可以高效地处理实时数据流。本文将介绍如何使用 Flink Java API 创建 Jar 包并进行提交。同时，结合代码示例与序列图深入理解 Flink 的执行流程。
## 环境准备
在开始之前，请确保已经安装了以下软
# Java提交Jar运行Flink程序
Apache Flink是一个开源的流处理框架，提供高效、可扩展的数据处理能力。在实际应用中，我们常常需要将开发好的Flink程序打包成Jar包，并通过Java提交的方式来运行。
## Flink程序打包
首先，我们需要将我们的Flink程序打包成一个Jar包。这个Jar包应该包含所有的依赖项，以便在不同的环境中运行。一种常见的方法是使用Maven构
原创
2024-04-27 07:06:43
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导读：在实际项目开发中，有时会遇到需动态加载jar包的应用场景。如将Flink的UDF自定义方法制作成方法库(既打成一个Jar)，在提交给Flink集群的Job中动态加载jar便可使用。下面将举一个简单实现Java动态加载Jar的例子。环境准备动态加载Jar实现解析与拓展环境准备为了便于实现Demo，这里构建一个模块化Maven项目dynamicloading，项目包含：dyna-loading-
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2023-09-27 15:04:43
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背景：部署的web站点，应用默认加载工程的/webapps/工程名/WEB-INF/lib下的jar包 但是我需要提供一个和web工程没关系的的jar包管理目录 解决方法：执行java方法时增加 -Djava.ext.dirs指定加载jar包的的目录（可以用相对路径可以用绝对路径） 1、命令行运行：java -Djava.ext.dirs=/opt/xxx 要执行的j
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2023-05-18 17:32:48
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JobManager高可用性（HA） 作业管理器JobManager协调每个Flink部署组件，它负责调度以及资源管理。 默认情况下，每个Flink集群只有一个独立的JobManager实例，因此可能会产生单点故障（SPOF）。 使用JobManager High Availability，可以从JobManager的故障中恢复，从而消除SPOF。可以为独立（Standalone）集群和YA
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2024-03-18 19:47:19
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