在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
转载
2023-08-03 18:57:41
135阅读
在现代数据处理的领域，Apache Flink 是一个强大的流处理框架。但是，许多用户仍然对其依赖 Hadoop 的传统印象感到迷惑。本文将带你探索“启动 Flink 不用 Hadoop”的过程，我们将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、生态扩展等多个方面进行梳理，并在其中穿插不同的图表形式，以帮助大家更好地理解。
在不依赖 Hadoop 的前提下，Flink 依然可以充分发挥
# Flink 可以不用 Hadoop 环境吗？
Apache Flink 是一个面向大数据流处理和批处理的开源框架，它提供了高效的数据处理能力和更好的容错机制。虽然 Flink 通常与 Hadoop 生态系统一起使用，但实际上 Flink 不依赖于 Hadoop 环境，完全可以独立运行。
## Flink 的独立运行
Flink 可以通过 Standalone 模式在不需要 Hadoop
原创
2024-06-30 05:00:23
176阅读
文章目录1、local模式2、standalone cluster部署3、standalone cluster HA部署 版本介绍： centos 7.7 jdk 1.8.152 hadoop 2.7.1 zookeeper 3.4.10 flink 1.9.1 1、local模式flink的local模式运行在单个jvm中。同时local方便快速测试。安装方式：需求：Java 1.
转载
2024-05-18 13:55:38
98阅读
在使用 Apache Flink 处理数据时，我遇到了一个常见的问题——如何在不依赖 Hadoop ClassPath 的情况下，成功提交 Flink 的 jar 包。为了解决这个问题，我整理了一篇更全面的博文，希望能帮助到其他面临类似困境的开发者。
### 环境准备
为了确保多个技术栈之间的兼容性，我首先整理了环境准备的要求和版本兼容性。
| 组件 | 版本 | 兼容
文章目录前言一、Flink是什么二、Flink用来做什么三、Flink的优势是什么四、为什么用Flink五、Flink解决了什么问题总结 前言在大数据技术日益发展的今天，涌现出越来越多性能优异的组件，其中Spark和flink是非常重要的部分，尤其是实时任务越来越重要，在此对Flink一些功能特性，包括组成，应用以及优缺点进行相应的总结一、Flink是什么Apache Flink是一个面向分布式
转载
2023-11-16 15:25:34
67阅读
Flink学习笔记-基础简单介绍特点功能特性`Flink`架构分层`Flink`的基本组件应用场景流式计算框架对比工作中如何选择实时框架一个简单的入门案例环境代码： 简单介绍Flink项目大数据计算领域冉冉升起的新星，大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第一代的MapReduce，到第二代基于有向无环图的Tez，第三代基于内存计算的Spark，再到第四代的Flink，因为Flink可以基于Ha
转载
2023-07-18 13:19:25
233阅读
集群和部署支持 Hadoop 3.0 及更高的版本：Flink 不再提供任何 flink-shaded-hadoop- 依赖。用户可以通过配置 HADOOP_CLASSPATH 环境变量(推荐)或在 lib 文件夹下放入 Hadoop 依赖项。另外 include-hadoop Maven profile 也已经被移除了。移除了 LegacyScheduler：Flink 不再支持 legacy
转载
2024-08-27 09:27:38
48阅读
第 3 章3.1.1 环境配置Flink 是一个分布式的流处理框架，所以实际应用一般都需要搭建集群环境。我们在进行Flink 安装部署的学习时，需要准备 3 台 Linux 机器。具体要求如下：系统环境为 CentOS 7.5 版本。安装 Java 8。安装 Hadoop 集群，Hadoop 建议选择 Hadoop 2.7.5 以上版本。配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。3.1
转载
2023-10-11 20:16:51
240阅读
1. 简单介绍一下FlinkFlink是一个面向流处理和批处理的分布式数据计算引擎，能够基于同一个Flink运行，可以提供流处理和批处理两种类型的功能。 在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流。2. Flink的运行必须依赖Hadoop组件吗Flink可以完全独立于Hadoop，在不依赖Hadoop组件下运行。但是
转载
2023-09-21 13:28:12
94阅读
一、前言 随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始关注和使用大数据技术来处理和分析海量数据。在众多的大数据技术中，Flink是一个备受关注的流处理框架。本文将探讨Flink与其他大数据技术的比较，以便更好地了解Flink的优势和不足之处。二、Flink与其他大数据技术的差异在本小节我将从五个方面来比较Flink与其他大数据技术的差异，包括Flink与
转载
2023-07-11 17:31:40
274阅读
今天我们来聊聊 Hadoop、Spark、Flink 这些大数据技术的选择问题。随着时间的推移，大数据的核心技术也在不断的发展，除了 Hadoop 的发展，其中还有两个最引人注意的大数据技术：一个是 2012 年发布的 Spark；另一个是 2014 年发布的 Flink；我们如果想正确的了解到底是选择 Hadoop、还是选择 Spark、还是选择 Flink 之前，我们需要搞明白一个概念，那就是
转载
2023-07-14 17:07:04
108阅读
经过几天的努力与查资料，终于实现了分布式模式下运行C++版的MapReduce。下面介绍主要步骤和遇到的问题及解决方案。系统配置：在Linux系统上已安装好hadoop 2.5.2版本（本人系统为CentOS7.0（64位系统）。选择工具：Hadoop采用java编写，因而Hadoop天生支持java语言编写作业，但在实际应用中，有时候，因要用到非java的第三方库或者其他原因，要采用C/C++或
转载
2023-07-24 10:48:11
68阅读
本文由 伯乐在线 - Lex Lian 翻译自 Anand Krishnaswamy。欢迎加入技术翻译小组。转载请参见文章末尾处的要求。
转载
精选
2013-10-15 10:23:26
953阅读
1. Hadoop vs Spark vs Flink - 数据处理Hadoop：Apache Hadoop专为批处理而构建。它需要输入中的大数据集，同时处理它并产生结果。批处理在处理大量数据时非常有效。由于数据的大小和系统的计算能力，输出会产生延迟。Spark：Apache Spark也是Hadoop Ecosystem的一部分。它也是一个批量处理系统，但它也支持流处理。Flink：
转载
2023-09-26 15:39:36
95阅读
目录一、概述二、核心组件三、Pattern API1）个体模式（Individual Patterns）1、量词2、条件2）组合模式（Combining Patterns，也叫模式序列）1、事件之间的连续策略2、循环模式中的连续性3）模式组（Group of Pattern）匹配后跳过策略四、Pattern检测五、Flink CEP应用场景六、安装Kafka（window）1）下载kafka2）配
转载
2023-08-27 21:53:35
94阅读
目录hadoop3.2.1 集群安装一：准备环境：1.配置Java环境 2.打通ssh3.修改hosts文件4.安装zookeeper集群5.配置时间同步（略）6.关闭防火墙（略）二：上传安装包解压修改配置文件配置 core-site.xml配置hdfs-site.xml配置hadoop-env.sh配置：mapred-site.xml配置 yarn-
转载
2023-12-01 09:04:23
34阅读
1、Flink-HA高可用JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF(单
转载
2023-09-03 10:54:16
0阅读
1. 简单介绍一下FlinkFlink是一个面向流处理和批处理的分布式数据计算引擎，能够基于同一个Flink运行，可以提供流处理和批处理两种类型的功能。 在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流。2. Flink的运行必须依赖Hadoop组件吗Flink可以完全独立于Hadoop，在不依赖Had
转载
2023-11-21 22:33:27
208阅读
谈一谈对Flink的理解和认识？Flink是一个纯粹的流处理框架，所有的算子操作都是有状态的。Flink提供强大的状态管理、完备的窗口计算等策略。相比较于其他流处理框架而言，Flink具有高吞吐和低延迟的优势，能够基于Event-Time实现窗口状态计算，同时也支持对延迟数据的处理。Flink这款框架在架构的设计上和Spark的宏观架构非常相似，在资源管理上底层可以使用standalone、yar
转载
2024-02-23 12:38:02
26阅读
