Flink on YARN，如何确定 TaskManager 数
1.问题2.并行度（Parallelism）3.任务槽（Task Slot）4.确定 TaskManager 数 1.问题在 Flink 1.5 Release Notes 中，有这样一段话，直接上截图。 这说明从 1.5 版本开始，Flink on YARN 时的容器数量，即 TaskManager 数量，将由程
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2024-10-25 15:31:33
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启动伴随着离线分析的稳定后，下一步的目标就是进行实时的数据分析。从原理上看，也就是将每天的数据变成实时的处理，技术栈会有所不同，本着用新不用旧的原则，我们将目标定为：flink作为流式计算的基础；架构及数据流 数据来源采集，由于原系统希望主动推送过来，并且希望采用http的方式，所以，在kafka前加了一层http接入服务； 系统提供一个采集服务接口，当外系统有数据时，调用http请求将数据上送过
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2024-06-14 21:39:22
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文章目录零、前言一、CliFrontend1.1、打印基本的环境信息1.2、获取 flink 配置文件目录1.3、加载 flink 配置文件解析成 Configuration 对象1.4、加载自定义命令行(CustomCommandLine)1.4.1、创建一个 GenericCLI1.4.2、 通过反射 添加yarn模式命令行1.4.2.1、添加异常时， 添加 FallbackYarnSess
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2023-11-16 14:16:44
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Python 数字数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型得值，将重新分配内存空间。以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建：1 var1 = 1
2 var2 = 10您也可以使用del语句删除一些数字对象的引用。del语句的语法是：1 del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用
Flink Table Api & SQL 翻译目录表API和SQL查询具有相同的语义，无论其输入是有界批处理输入还是无界流输入。在许多情况下，对流输入的连续查询能够计算与脱机计算的结果相同的准确结果。 但是，这在一般情况下是不可能的，因为连续查询必须限制它们所维护的状态的大小，以避免存储空间用完并能够长时间处理无限制的流数据。 结果，根据输入数据和查询本身的特征，连续查询可能只能提供近似
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2024-03-21 22:10:06
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flink 上下文一些细节 Flink 程序可以在 本地环境运行，也可以在集群环境下运行，不同的运算环境，提交的运行过程也不太一样，这就需要运行程序的时候需要获取上下文环境，从而建立起与flink框架的联系，只有获取到上下文环境信息才能将任务分配到不同的taskmanager上运行。StreamExecutionEnvironment在编写flink程序的第一步就是创建环境对象，StreamEx
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2023-09-16 13:35:39
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SQL部分学习Table API的特点Table API和SQL都是Apache Flink中高等级的分析API，SQL所具备的特点Table API也都具有，如下：声明式 - 用户只关心做什么，不用关心怎么做； 高性能 - 支持查询优化，可以获取最好的执行性能； 流批统一 - 相同的统计逻辑，既可以流模式运行，也可以批模式运行； 标准稳定 - 语义遵循SQL标准，语法语义明确，不易变动。当然除了
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2024-07-24 18:49:43
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# Flink中的env.java.home配置详解
## 引言
在使用Flink进行大数据处理时，我们经常需要对环境进行配置和调优，以使得任务能够高效地运行。其中一个重要的配置项就是`env.java.home`，它指定了Flink在运行时使用的Java环境路径。本文将对`env.java.home`进行详细介绍，并给出相应的代码示例。
## 什么是env.java.home
在Flin
原创
2023-08-19 05:19:21
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# 如何在Java中关闭Apache Flink环境
Apache Flink是一个强大的流处理框架，广泛应用于实时数据处理。在使用Flink时，我们通常需要在作业执行完成后正确关闭Flink环境，以释放资源。本文将指导你如何在Java中安全地关闭Flink环境。
## 1. 流程概述
在关闭Flink环境时，我们需要遵循以下流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 04:48:57
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# 深入理解“FLINK_ENV_JAVA_OPTS”
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，它允许用户对实时和批处理数据进行高效、低延迟的处理。在使用 Apache Flink 进行开发和部署时，配置 Java 运行时参数是非常重要的，这时就会用到 **FLINK_ENV_JAVA_OPTS** 环境变量。
## 什么是 FLINK_ENV_JAVA_OPTS？
**FLINK
原创
2024-10-22 06:34:08
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Flink中提供了4种不同层次的API，如图4.1所示，每种API在简洁和易用之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前其中的3种API用得比较多，下面自下向上介绍这4种API。•低级API：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差，主要应用在对一些复杂事件的处理逻辑上。•核心API：主要提供了针对流数据和离线数据的处理，对低级API进行了一些封装，提供了filter、sum、max、mi
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2024-04-04 15:57:52
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常见Transformation操作 map和filter/**
* 数据源：1 2 3 4 5.....源源不断过来
* 通过map打印一下接受到数据
* 通过filter过滤一下数据，我们只需要偶数
*/
public class MapDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
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2024-04-03 19:54:23
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窗口我们已经了解了Flink中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了Flink中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”
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2024-05-05 20:36:32
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**Docker Run指定环境变量**
在使用Docker时，我们经常需要配置应用程序的环境变量。环境变量可以用于指定应用程序的不同配置，例如数据库连接信息、API密钥等。Docker提供了`docker run`命令来运行容器，并且允许我们在运行容器时指定环境变量。
本文将介绍如何使用`docker run`命令来指定环境变量，并通过示例代码演示其用法。
## Docker Run命令
原创
2024-02-01 09:29:52
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flink on k8s 目前有两种模式：Kubernetes：用户通过定义 flink 的 k8s 资源描述文件，由 kubectl 命令启动，最终以 standalone session cluster 或 standalone job cluster 模式运行。其中 standalone session cluster 运行多个作业；standalone job cluster 只运行一个作
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2023-08-25 23:26:15
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# Docker Build 指定环境变量详解
在使用 Docker 进行应用容器化时，`docker build` 是构建镜像的重要指令。通过指定环境变量，我们可以灵活地调整镜像构建的各种参数。本文将介绍如何在 Dockerfile 中通过 `ARG` 和 `ENV` 指令使用环境变量，并提供相应的代码示例。
## 概念介绍
在 Dockerfile 中，环境变量主要有两种类型：
- *
原创
2024-08-10 07:21:26
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## 如何实现“docker run 指定env”的步骤
在使用Docker容器时，我们经常需要设置环境变量来配置容器的运行环境。在Docker中，可以通过`docker run`命令来指定环境变量，实现对容器的配置。
以下是实现“docker run 指定env”的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[创建一个Docker镜像]
B[创建一个Docke
原创
2024-01-16 09:43:36
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一、介绍
cmake的list命令即对列表的一系列操作，cmake中的列表变量是用分号;分隔的一组字符串，创建列表可以使用set命令（参考set命令），例如：set (var a b c d)创建了一个列表 "a;b;c;d"，而set (var "a b c d")则是只创建了一个变量"a c c d"。list命令的具体格式根据子命令不同会有所区
# Python 环境指定版本的科普
在软件开发中，确保环境的一致性是维护项目可持续性的关键。尤其是在使用 Python 时，可能会遇到不同版本之间的兼容性问题。本文将介绍如何指定 Python 环境的版本，并通过示例代码加以说明。
## 什么是 Python 虚拟环境？
Python 虚拟环境是一种能够保持项目独立性的工具，它允许你在同一台机器上创建多个隔离的 Python 环境。这样的环
# 使用 Dockerfile 指定多个 ENV 的方法和实践
在 Docker 容器化应用程序时，环境变量的配置是不可或缺的一部分。它们使得应用可以在不同的运行环境中保持灵活性和可配置性。Dockerfile 提供了 `ENV` 指令，允许我们设置多个环境变量。本文将详细探讨如何在 Dockerfile 中指定多个 ENV，并结合实际代码示例进行说明。
## 什么是 ENV
在 Docke
