目录1 Flink简介1.1 发展历史1.2 概述1.3 架构2 Flink的安装部署2.1 Standalone2.2 Flink提交到yarn3 入门案例3.1 DataStream API3.2 Table API3.3 SQL API4 提交运行 1 Flink简介流式处理的特点：数据是一条一条地计算，把这种计算称之为数据流的计算1.1 发展历史2008年起源于欧洲柏林大学的一个研究性项
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2024-08-27 19:03:24
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当你点进这个博客的时候，你应该是遇到了和我一样的问题：通常情况下我们运行flink作业时，都会将State存储到HDFS，比如：env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://hadoop100:8020/tmp/flink/checkpoints",true).getCheckpoint
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2024-06-11 10:16:38
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1.概述转载：阿里巴巴大规模应用Flink的踩坑经验：如何大幅降低 HDFS 压力？作者：邱从贤（山智）众所周知 Flink 是当前广泛使用的计算引擎，Flink 使用 checkpoint 机制进行容错处理[1]，Flink 的 checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统，供后续恢复使用。在 Alibaba 内部我们使用的存储主要是 HDFS，当同一个集群的 Job 到达一定数量后，
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2024-07-04 10:47:14
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python读取hadoop文件_python读取hdfs并返回dataframe
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2023-07-06 10:05:43
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Flink版本：1.4.2
目的：本文主要是了解Flink中DataSource是如何从HDFS中读取数据的。梳理一下大致流程： 在JobManager处，通过提交得来的JobGraph生成ExecutionGraph时，会将JobGraph中的每个JobVertex都转换成ExecutionJobVertex（注意ExecutionJobVertex和ExecutionVertex的区别，
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2023-07-11 17:03:17
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首先打开Flink的官方网站，查看一下DataSet已支持的数据源：1、File-Based：readTextFile(path) /
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2022-06-16 06:49:01
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flink上多路径的文件支持似乎不太友好，目前没有找到更好的办法。在spark下可以使用的/root/data/2
原创
2023-05-11 10:25:02
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# 用Java Flink读取远程HDFS数据
在大数据处理过程中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个非常常见的数据存储系统。使用Apache Flink作为数据处理框架，可以非常方便地读取和操作远程HDFS上的数据。本文将介绍如何使用Java Flink读取远程HDFS数据，并给出相应的代码示例。
## 什么是Apache Flink
Apach
原创
2024-06-08 06:10:51
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众所周知，Flink 是当前最为广泛使用的计算引擎之一，它使用 Checkpoint 机制进行容错处理 [1]，Checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统，供后续恢复使用。在 Alibaba 内部，我们使用的存储主要是 HDFS，当同一个集群的 Job 到达一定数量后，会对 HDFS 造成非常大的压力，本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法——小文件合并。背景不管使用 FsSt
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2024-08-06 13:04:51
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Flink通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类拥有自己的文件系统抽象。这种抽象提供了一组通用操作，并为各种类型的文件系统实现提供了最低限度的保证。为了支持广泛的文件系统，FileSystem的可用操作集非常有限。例如，不支持追加或修改现有文件。文件系统由文件系统方案来标识，如File://， hdfs://等。实现Flink直接实现文件系统，其文件系统方案如
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2023-11-02 21:34:09
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一、准备工作在文件存储HDFS上使用Apache Flink，需要先完成以下准备工作。说明 本文档的操作步骤中涉及的安装包版本号、文件夹路径，请根据实际情况进行替换。开通文件存储HDFS服务并创建文件系统实例和挂载点，详情请参见HDFS快速入门。在计算节点上安装JDK。版本不能低于1.8。在计算节点上安装Scala。Scala下载地址：官方链接，其版本要与使用的Apache Flink版
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2023-10-08 19:21:48
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flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单，很难跑起来，缺少更详细的描述。目标： 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中；核心代码：public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
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2021-06-10 19:52:01
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大数据要了解大数据，我们就要先了解什么是数据？数据就是指人们的行为，人们的某个行为都被称为是一项数据，这些数据可以用来对生活中各种各样的事物进行分析，而我们进行分析所需要的技术就是我们所学的大数据的一系列的技术栈所谓大数据，就是指将现在的数据进行处理，并得出一定结果的技术其中，大数据的核心工作就是从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中发掘出高质量的结果由此延伸而出的大数据核心工作就是：数据存储
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2024-09-25 06:23:35
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flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单，很难跑起来，缺少更详细的描述。目标： 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中；核心代码：public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
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2021-06-10 20:25:44
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目录1.架构设计1.1 数据存储层1.2 数据处理层1.3 集成接口层2.核心技术实现2.1 数据分区与并行处理2.2 容错与恢复机制2.3 状态管理与一致性保障2.4 优化执行策略3.Flink数据分区与并行处理详细设计和原理分析3.1 数据分区设计3.1.1 分区策略3.1.2 分区实现3.2
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2024-08-23 19:00:57
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.一 .前言二 .四种读取类型2.1. 基于本地集合的source（Collection-based-source)2.2. 基于文件的source（File-based-source）2.2.1. readTextFile2.2.2. readCsvFile2.3. 基于网络套接字的source（Socket-based-source）2.4. 自定义的source（Custom-source
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2024-03-02 09:24:31
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1.无法使用hdfs文件系统作为输入和输出(flink无法使用hdfs)原因：我使用的是flink1.13.3版本比较新，从1.8.X版本之后就没有直接支持和hadoop的连接了。 如之前的flink安装包都是这样的：（带有hadoop） 需要我们下载相应的uber和cli： 如题主flink1.13.3,scala2.11下载的是： flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.
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2023-10-11 09:08:02
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# 使用Spark读取HDFS数据并设置用户权限的完整流程指南
在大数据领域，Spark和HDFS是常用的技术栈之一。本文将指导各位刚入行的小白如何通过Spark读取存储在HDFS上的数据，并设置合适的用户权限。整个流程可以通过以下步骤来实现：
| 步骤编号 | 具体操作 |
|----------|---------------------------
原创
2024-09-15 04:57:14
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# Flink Java 读取 HDFS 文件的完整指南
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，可用于处理大规模数据集。在许多场景中，你可能需要从 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中读取数据。对新手开发者而言，了解如何在 Flink 中读取 HDFS 文件是非常重要的一项技能。本文将逐步指导你完成这一过程，确保你能够轻松上手。
## 实现流程概述
在实际操作之前，了解整个
目录1、文件系统 SQL 连接器2、如何指定文件系统类型3、如何指定文件格式4、读取文件系统4.1 开启 目录监控 4.2 可用的 Metadata5、写出文件系统5.1 创建分区表5.2 滚动策略、文件合并、分区提交5.3 指定 Sink Parallelism6、示例_通过FlinkSQL读取kafka在写入hive表6.1、创建 kafka source表用于读
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2024-06-06 10:00:36
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