Apache Flink社区很高兴地宣布 Flink 1.12.0 发布了!近 300 个 contributors 在1000个 threads 上工作,对可用性进行了重大改进,并提供了简化(并统一)整个API堆栈的Flink处理的新功能。发布要点社区增加了对 DataStream API 中有效批处理执行的支持。这是实现批处理和流处理的真正统一运行时的下一个重要里程碑。基
之前我们都是基于Idea在本地进行开发,这种方式很适合开发以及测试,但是开发完之后,如何提交到服务器中运行?Flink单机部署方式本地开发和测试过程中非常有用,只要把代码放到服务器直接运行。前置条件jdk8maven3 下载解压Flink,这里直接下载源码编译,直接从github上下载源码https://github.com/apache/flink/releases 选择1.8.1 然后解压到本
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2024-02-16 12:44:55
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前言之前写了不少 Flink 文章了,也有不少 demo,但是文章写的时候都是在本地直接运行 Main 类的 main 方法,其实 Flink 是支持在 UI 上上传 Flink Job 的 jar 包,然后运行得。最开始在第一篇 《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 中其实提到过了 Flink 自带的 UI 界面,今天我
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2024-02-20 17:24:35
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文章目录作业生命周期管理(Job Lifecycle Management)提交作业作业监控创建一个保存点设置保存点终止作业正常停止作业以创建最终保存点非优雅的停止作业从保存点启动作业CLI Actions高级命令行界面REST API选择部署目标提交 PyFlink 作业 Flink 提供了一个命令行界面 (CLI) bin/flink 来运行打包为 JAR 文件的程序并控制其执行。CLI 是
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2024-01-03 10:41:08
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工具maven、idea、flink1.9-2.11scala代码pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="://maven.apache.org
原创
2022-01-11 15:46:29
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文章目录数据流格式可用的格式AvroAzure Table StorageCSV高级配置HadoopUsing Hadoop InputFormatsUsing Hadoop OutputFormatsParquetVectorized readerAvro Parquet readerFlink RowDataAvro RecordsGeneric recordSpecific recordR
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2024-04-24 21:32:16
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Flink 部署文档1 先决条件2 下载 Flink 二进制文件3 配置 Flink3.1 flink-conf.yaml3.2 slaves4 将配置好的 Flink 分发到其他节点5 以 Standalone 模式启动 Flink6 以 Flink on YARN 模式启动6.1 Flink YARN Session6.2 Single Flink job on YARN7 参考本文档中的集群
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2024-08-14 11:49:19
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Flink资源下载地址 Flink安装包下载地址一、本地模式安装Flink1、在Linux服务上,创建flink文件夹 mkdir flink2、上传文件并解压tar -zxvf flink-1.14.6-bin-scala_2.11.tgz解压完成后,如图:3、启动Flink 进入到解压目录下,执行以下脚本:./bin/start-cluster.sh启动成功,通过jps查
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2024-06-28 10:00:30
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Flink 1.13 发布了!Flink 1.13 包括了超过 200 名贡献者所提交的 1000 多项修复和优化。这一版本中,Flink 的一个主要目标取得了重要进展,即让流处理应用的使用像普通应用一样简单和自然。Flink 1.13 新引入的被动扩缩容使得流作业的扩缩容和其它应用一样简单,用户仅需要修改并发度即可。这个版本还包括一系列重要改动使用户可以更好理解流作业的性能。当流作业的性能不及预
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2024-04-24 11:31:26
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目录1.Flink运行时的组件1.1 作业管理器(JobManager)1.2 资源管理器(ResourceManager)1.3 任务管理器(TaskManager)1.4 分发器(Dispatcher)2.任务提交流程3.任务调度原理3.1 TaskManger 与 Slots3.2 程序与数据流(DataFlow)3.3 执行图(Execut
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2024-08-29 11:33:39
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前言入坑大数据之前,一直在做业务开发,必然是少不了用springboot。springboot 可以根据 spring.profiles.active来指定启动的环境信息,一个包可以运用多个环境,也在一定程度上避免了线上和开发测试不一致的情况,那么在Flink 中该如何实现再加载环境时指定环境信息呢,是否有flink.profiles.active?当然Flink 没有提供类似的功能,我们针对Fl
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2023-11-12 09:34:27
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## Flink程序加载Hadoop配置
在进行大数据处理时,Flink是一个非常流行的框架,而Hadoop是一个被广泛使用的分布式存储和计算框架。在一些场景下,我们可能需要在Flink程序中加载Hadoop的配置信息,以便与Hadoop集群进行交互。本文将介绍如何在Flink程序中加载Hadoop配置,并提供相关的代码示例。
### 加载Hadoop配置
在Flink程序中加载Hadoop
原创
2024-05-15 04:36:19
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学习文档:《Flink 官方文档 - DataStream - 管理执行 - 程序打包》学习笔记如下:Flink 程序可以支持如下执行方式:在应用程
最近在做 Flink SQL 任务方面的开发,有这样一种情况,用户自己上传自定义的 UDF Jar 包,这里你可以理解为是用户自己定义的函数 Jar 包,然后在写的 Flink SQL 任务的时候,需要能够用到 Jar 包中定义的 UDF。最开始想的是将 UDF Jar 包放到 HDFS 上面,每次用的时候,下载下来,直接配置一下 Flink 提交作业时的相关参数就可以了,但这中间也走了一些弯路,
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2023-11-16 11:05:47
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Flink写HDFS,目前常用的有 BucketingSink, StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:37
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Flink写HDFS,目前常用的有 BucketingSink, StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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Flink写HDFS,目前常用的有 BucketingSink, StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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环境flink-1.9.0一、需要的依赖<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.9.0</version>
&
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2024-02-27 14:50:03
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大数据之Flink简介第三部分十、Flink容错机制1、检查点检查点的保存检查点的配置保存点(Savepoint)2、状态一致性状态一致性概念端到端精确一次Flink和Kafka十一、Flink TableAPI和SQL1、基本API1.1 创建表环境1.2 创建表1.3 表的查询1.4 输出表1.5 表和流的转换1.6 支持的数据类型2、流处理中的表动态表和持续查询更新查询和追加查询动态表转换
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2024-04-18 16:45:32
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部署方式一般来讲有三种方式:LocalStandaloneFlink On Yarn/Mesos/K8s…单机模式参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用Standalone模式部署我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群:角色分配:Master: 192.168.246.134
Slave: 192.168.246.135
Slave
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2024-03-04 06:55:12
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