Flink技术架构Flink运行架构Flink流批一体的统一：Flink-1.9之前，流批是两套体系，流-DataStream、批-DataSet Flink-1.9之后，在Table&SQL层面实现流批统一，DataSet将会被废弃Flink应用的基本套路：（1）获取参数（可选）（2）初始化Stream执行环境（3）配置参数（4）读取外部数据（5）数据处理流程（6）将处理结果写入外部（7
目录本地模式(local)搭建下载flink安装包上传至虚拟机并解压配置环境变量启动flink并测试集群(standalone)模式搭建配置flink-conf.yaml和workers文件flink-conf.yaml文件workers文件masters文件分发集群启动flink集群启动jps查看进程测试集群!!!碰到的坑 本地模式(local)搭建下载flink安装包https://down
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2024-06-19 20:02:53
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Flink完全分布式集群安装 - 知乎过程中有很多问题需要摸索，遇到问题请参考上述文档。1.1本地模式部署1.1.1 将压缩包解压[root@master root]# tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/1.1.2 创建软连接（文件名太长操作不方便，就是改个名）[root@master local]# ln -s flin
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2024-05-27 12:34:14
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RPC分布式系统离不开RPC远程调用，本文首先理一下什么是RPC。1.java本地方法调用假设你有一个Calculator，那么单体应用时，要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，你可以方法中直接使用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，这个称为本地函数调用。java的本地方法调用中，每个方法会作为java虚拟机栈中的一个栈帧放入到java虚拟机栈中，方法调用的时候执行入栈操
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2024-06-13 19:37:05
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什么是Cep？在流式数据中（事件流），筛选出符合条件的一系列动作（事件）【复杂事件处理】什么是 Flink-Cep？Flink Cep库Api 【实时操作】官方文档什么是Pattern？Pattern就是Cep里的规则制定Pattern分为个体模式，组合模式（模式序列）和模式组模式组是将组合模式作为条件的个体模式Cep开发流程DataStream 或 Keyedstream
定义规则(Patter
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2024-07-03 04:24:11
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# 实现 Java Flink 本地模式的入门指南
Java Flink 是一个分布式数据处理引擎，常用于实时数据流处理。在开始使用 Flink 之前，理解如何在本地模式下运行是相当重要的。本文将指导你完成在本地环境下搭建 Flink 的过程。
## 流程概览
下面是实现 Java Flink 本地模式的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
使用window的大致骨架：// Keyed Window
stream
.keyBy(...) <- 按照一个Key进行分组
.window(assigner) <- 将数据流中的元素分配到相应的窗口中
[.trigger(...)] <- 指定触发器Tri
Flink中的JDBC SQL ConnectorJDBC 连接器允许使用 JDBC 驱动程序从任何关系数据库读取数据并将数据写入数据。 本文档介绍如何设置 JDBC 连接器以针对关系数据库运行 SQL 查询。如果在 DDL 上定义了主键，则 JDBC sink 以 upsert 模式与外部系统交换 UPDATE/DELETE 消息，否则，它以 append 模式运行，不支持消费 UPDATE/D
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2023-10-19 12:31:32
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官方启动参数说明名称说明可选值是否必填默认值mode执行模式，也就是flink集群的工作模式1.local: 本地模式2.standalone: 独立部署模式的flink集群3.yarn: yarn模式的flink集群，需要提前在yarn上启动一个flink session，使用默认名称"Flink session cluster"4.yarnPer: yarn模式的flink集群，单独为当前任务
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2024-05-07 14:17:27
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在之前的文章中，我们介绍了Flink的安装部署、基础概念，今天我们来一起学习Flink的核心之一DataStream API。01 分布式流处理基础上图中，我们将整个代码分为了三个部分，即分布式流处理的基本模型：SourceTransformationSink从而，我们可以给出Flink编程框架：// 1. 获取运行环境
final StreamExecutionEnvironment env =
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2024-03-01 15:13:50
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步骤列表本次实战经历以下步骤：创建应用；编码；构建；提交任务到Flink，验证功能；环境信息Flink：1.7；Flink所在机器的操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804；开发环境JDK：1.8.0_181；开发环境Maven：3.5.0；应用功能简介SocketWindowWordCount.jar，实现的功能是从socket读取字符串，将其中的每个单词的数量统计出
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2024-05-16 13:14:58
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DataStream API 支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用例需要和作业特点进行选择。DataStream API 有一种”经典“的执行行为，我们称之为流（STREAMING）执行模式。这种模式适用于需要连续增量处理，而且预计无限期保持在线的无边界作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为批（BATCH）执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架，比如 MapReduce
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2024-02-25 10:20:56
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Flink的高级APIFlink的基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint这是Flink最重要的一个特性。Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很
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2024-06-01 12:51:46
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目录什么时候可以/应该使用BATCH执行模式？配置BATCH执行模式执行行为任务调度和网络随机shuffle流执行模式批处理执行模式状态后端/状态处理顺序Event Time/水印(原文watermark)处理时间故障恢复重要注意事项检查点编写自定义运算符翻译出处 DataStream API Execution Mode (Batch/Streaming)DataStream API支持不同的运
我们在系列文章第一篇已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。这是系列文章第二篇，主要面向于初次接触 Flink 或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。本文主要内容包括：Flink 开发环境的部署和配置运行 Flink 应用（包括：单机 Standal
# 设置Flink本地运行模式的Java示例
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，可为实时数据处理和批处理提供支持。Flink非常适合大数据处理，但在开发和测试阶段，使用本地运行模式可以大幅度提高开发效率。本文将带您了解如何使用Java设置Flink本地运行模式，并提供相应的代码示例和可视化图示。
## 1. 环境准备
在开始之前，您需要以下准备工作：
- 已安装Java J
原创
2024-09-27 08:11:47
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Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
、作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri全文共9435字，预计阅读时间60分钟。目录三、实现自定义数据源函数 1.可重置的数据源函数 2.数据源函数、时间戳及水位线四、实现自定义接收端函数 &nbs
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2024-07-24 12:52:19
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准备工作本文简述Flink在Linux中安装步骤，和示例程序的运行。需要安装JDK1.8及以上版本。下载地址：下载Flink的二进制包 点进去后，选择如下链接： 解压flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz，我这里解压到soft目录[root@hadoop1 softpackage]# tar -zxvf flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz -C
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2024-06-03 20:48:15
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