MR，Spark，Flink自开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。所有的语言开篇章都是Hello Word，数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。单机安装Flink开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink，当然FLink正常情况下是部署的部署方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只
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2024-03-23 09:02:33
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目录一、Table API 和 Flink SQL 是什么二、配置Table依赖（scala）三、两种 planner（old & blink）的区别四、Catalogs1）Catalog概述2）Catalog 类型3）如何创建 Flink 表并将其注册到 Catalog1、下载flink-sql-connector-hive相关版本jar包，放在$FLINK_HOME/lib目录下2、添
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2024-05-28 17:02:00
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前言本文使用flink1.14.5版本，介绍standalone-HA模式的安装。此模式时高可用架构，采用zookeeper协调多个JobManager，保持每时每刻有一个运行中的JobManager,其余JobManager处理stand by状态。因为涉及到运行过程中的状态数据的存储，如savepoint,checkoutpoint等。采用minio替换掉hdfs来存储状态。一、资源说明1、f
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2024-02-27 11:04:14
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Flink Standalone Cluster一、部署模式Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。二、单机模式单机模式是一种开箱
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2024-06-12 17:53:31
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文章目录独立模式（Standalone）会话模式部署单作业模式部署应用模式部署Yarn模式相关准备和配置会话模式部署单作业模式部署应用模式部署 本章重点是Flink on Yarn 模式的部署，但在写Yarn 模式部署之前，说一下 独立模式（Standalone）模式独立模式（Standalone）独立模式是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台；当然独立也是有代价的：如果资源不足，或者出现故
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2024-01-03 13:29:59
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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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# Docker 单机模式运行 Flink
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，适用于大规模数据处理。虽然 Flink 通常在分布式环境中运行，但我们可以使用 Docker 在单机模式下轻松进行开发和测试。本文将带您了解如何在 Docker 中运行 Flink，并提供相关的代码示例和配置说明。
## 环境准备
在开始之前，请确保您的计算机上安装了 Docker。您可以通过以下命
原创
2024-10-17 11:56:35
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一、背景公司CDH6.3.2里面的版本是Flink1.12.0。而因为FlinkCDC2.0.0只支持Flink1.13.0以后，版本不匹配，所以只能升级版本。但是升级版本是个大工程，要编译、要parcel制作工具，而且是生产环境的升级，没办法因为要测试FlinkCDC，所以只能搭建个单机测试，等后面生产环境升级后再迁移；二、软件安装 2.1 安装Hadoop单节点 具体的就不介绍了。。。。。 可
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2024-03-19 10:06:04
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Flink支持多种安装模式- Local—本地单机模式，学习测试时使用- Standalone—独立集群模式，Flink自带集群，开发测试环境使用- StandaloneHA—独立集群高可用模式，Flink自带集群，开发测试环境使用- On Yarn—计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境使用1、Local本地模式1.1 原理Flink程序由JobClient进行提交Job
# Flink on YARN部署单机模式指南
Apache Flink 是一个强大的分布式计算框架，通常用于大规模数据处理。本文旨在教导新入行的开发者如何在单机模式下部署 Flink，利用 YARN 作为资源管理器。
## 流程概述
下面是部署 Flink on YARN 的流程，每个步骤将详细解释实施的方法和代码。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安
目录简介flink 架构图flink 核心概念数据传输的策略Operator ChainFlink四层图结构Flink之数据源常见 transform 操作state机制State类型state 分类图谱：State backend 状态存储也就是这些状态数据后端是怎么存储，以及使用啥存储的StateBackend配置方式checkpoint(容错)checkpoint配置恢复数据(容错)
flink部署前置准备：1.CentOS7.52.java83.配置三台机器时间同步和免密登陆，关闭防火墙ip地址主机名192.168.10.128master192.168.10.129slave1192.168.10.130Slave2下载链接：https://flink.apache.org/zh/downloads.html#section-7这里我选择的是1.13.0：https://a
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2023-12-10 09:13:21
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单机模式部署下载wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.9.1/flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz解压tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.12.tgz -C /usr/app不需要进行任何配置，直接使用以下命令就可以启动单机版本的 Flink：bin/st
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2024-03-04 13:52:37
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一、单机环境部署Flink是一款兼顾批处理和流处理的数据处理框架，具体的介绍网上很多，就不做赘述了，这篇主要讲一下环境启动及一个最简的运行示例，关于source和sink、slot和parallelism相关内容见后续文章，同时这里只针对Windows系统进行操作，Linux的操作大同小异，不做单独说明。首先在官网下载解压，这一步就不多说了，可自行选择需要的版本，这里使用1.9.2（刚下载完没过一
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2023-10-18 04:59:21
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hadoop的存储系统hdfs在大数据领域有着无可比拟的地位，本篇文章对hdfs的存储性能做一个相对详细的测试，影响因素有哪些，来帮助我们优化部署应用程序和hadoop集群，最大化利用hadoop的吞吐能力。
1.1 HDFS存储机制HDFS是Hadoop分布式计算中的数据存储系统。在HDFS中，文件的读写过程就是client和NameNode以及DataNode一起交互的过程。NameNode
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2024-02-02 19:44:38
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（hig
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2024-04-26 20:36:05
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1.首先，第一个坑，Apache Flink不同版本支持的jdk版本不同，目前Apache Flink 1.9及其之前版本支持jdk1.8，从Flink 1.10开始，最低要求jdk版本为11。因此，想要在1.8基础上进行部署，只能选择1.9之前的Flink版本下载, 下载错版本会导致后面步骤无法进行。下载地址：Index of /dist/flink/flink-1.9.0 (apa
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2024-03-12 10:21:12
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最近组里要对用户数据做一个数据分析系统，然后组里让先研究下大数据技术了，所以呢也是带着一脸懵的就开始google大数据的东西，结果出来了一堆，感觉大数据的知识体系有点庞大，看了一堆就决定先从flink入手了，因为公司有的组主要在开发这个。本文是最简单的入门demo，单机搭建，目的是自己先跑起来，知道这东西大概有个什么用处。 步骤一 安装需要先安装jvm，这个可以自行百度。 下载fl
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2024-01-08 16:01:46
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【编者的话】Flannel是 CoreOS 团队针对 Kubernetes 设计的一个覆盖网络（Overlay Network）工具，其目的在于帮助每一个使用 Kuberentes 的 CoreOS 主机拥有一个完整的子网。这次的分享内容将从Flannel的介绍、工作原理及安装和配置三方面来介绍这个工具的使用方法。第一部分：Flannel介绍Flannel是CoreOS团队针对Kubernetes
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2023-12-11 09:19:09
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系统架构Flink是一个用于状态化并行流处理的分布式系统。它的搭建涉及多个进程，这些进程通常会分布在多台机器上。分布式系统需要应对的常见挑战包括分配和管理集群计算资源，进程协调，持久且高可用的数据存储及故障恢复等。Flink并没有依靠自身实现所有上述功能，而是在已有集群基础设施和服务之上专注于它的核心功能–分布式数据流处理。Flink和很多集群管理器（如Apache Mesos、YARN及Kube
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2023-11-19 13:18:48
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