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
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2023-07-14 17:07:04
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# Apache Flink 与 Hadoop 的配置指南
Apache Flink 是一个开源流处理框架，支持对无界和有界数据流进行处理。而 Hadoop 则是一个分布式计算平台，常用于大数据存储和处理。将 Flink 和 Hadoop 结合在一起，我们能够充分利用两者的优势，进行高效的数据分析与处理。本文将介绍如何配置 Flink 以支持 Hadoop，并提供相关的代码示例。
## 1.
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
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2023-09-03 10:54:16
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一、flink在standalone模式主节点下有HA的部署实战当Flink程序运行时，如果jobmanager崩溃，那么整个程序都会失败。为了防止jobmanager的单点故障，
借助于zookeeper的协调机制，可以实现jobmanager的HA配置—-1主（leader）多从（standby）。
这里的HA配置只涉及standalone模式，yarn模式暂不考虑。注意： 1.由于flin
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2023-09-16 15:08:14
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由于最近公司需要进行流式计算方面的研究，派给我研究flink框架的任务，由于之前完全没有接触过流式计算的相关内容，在接到任务后还是有点捉急的，下面将我自己在入门使用的一些心得体会记录下，以便如果有需要的新同学共同的学习。下面我将重点介绍下flink如何安装配置：1：环境准备单机版： 操作系统：Macos java版本：1.8集群版： 操作系
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2023-10-02 19:55:57
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Hadoop集群搭建（装一台，完成后Copy到其余两台）1. 准备工作1.确保各服务器已安装并配置了Java环境，我使用的是jdk1.8 2.完成 ssh免密登录配置 3.下载以下文件hadoop3.3.22. 安装Hadoopa. 将hadoop压缩文件上传至自己的hadoop目录这里在/opt下创建java、hadoop、flink文件夹，所以将hadoop压缩包上传到了/opt/hdaoop
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2023-07-12 03:00:48
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# Flink读取Hadoop配置
## 流程概述
在使用Flink进行数据处理时，通常需要读取Hadoop的配置信息。本文将介绍如何使用Flink读取Hadoop的配置，并教会刚入行的小白如何实现。
### 步骤概览
下表展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个Flink的ExecutionEnvironment对象 |
原创
2024-01-19 07:26:25
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hadoop3.3.4+flink1.15.2+hbase2.5.0集群搭建准备3台centos7 服务器,IP为192.168.10.155~157. 本文约定安装包上传到155的/opt目录,程序安装到各服务器的/usr/java目录.1.准备工作均配置hosts/etc/hosts
#在文件最后增加以下映射
192.168.10.155 master
192.168.10.156 slave
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2024-10-21 18:39:13
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# 在 Apache Flink 中配置 Hadoop 类库的指南
在大数据环境中，Apache Flink 和 Hadoop 经常被一起使用，以便处理大规模数据集。而要使 Flink 能够与 Hadoop 融合，首先需要配置 Hadoop 的库文件。本文将为你详细讲解如何在 Flink 中配置 Hadoop 库，并提供清晰的步骤及代码示例。
## 整体流程
我们将会分为以下几个步骤来完成
原创
2024-08-07 11:21:41
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# Flink 配置远程 Hadoop 的详细指南
Apache Flink 是一个高效的分布式数据处理引擎，而 Hadoop 则是一个强大的大数据存储和处理框架。将这两个框架结合起来，可以让您的数据处理工作更加高效。本文将指导您如何配置 Flink 使用远程 Hadoop，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们将整个过程拆分成几个步骤，并通过表格展示：
| 步骤
# Flink 配置 Hadoop 环境
Flink 是一个分布式流处理框架，而 Hadoop 是一个分布式文件系统。在使用 Flink 进行数据处理时，我们通常需要将数据存储在 Hadoop 中，以便进行后续的分析和处理。本文将介绍如何在 Flink 中配置 Hadoop 环境，并提供相应的代码示例。
## 配置 Hadoop 环境
要在 Flink 中配置 Hadoop 环境，我们首先需
原创
2024-01-26 11:41:14
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# Flink 配置 Hadoop 存储的全面指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，其灵活性和高性能使其成为大数据处理领域不可或缺的工具之一。为了高效地处理和存储数据，Flink 可以与 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）进行集成。本文将介绍如何配置 Flink 使用 Hadoop 存储，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
要将 Flink 配置为使用 H
本文档只涉及HA具体安装步骤Flink Standalone集群HA配置1. HA集群环境规划使用三台节点实现两主两从集群(由于笔记本性能限制，不能开启太多虚拟机，其实使用三台和四台机器在安装配置上没有本质区别)Jobmanager：hadoop100 hadoop101【一个active，一个standby】Taskmanager：hadoop101 hadoop102zookeepe
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2024-01-27 16:48:03
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Flink部署之Yarn一、环境准备1、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。 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。 三台服务器的具体设置如下：节点服
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2023-09-20 16:32:21
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1 前言前面理论性的知识是不是有点太“干货”，所以来点实战性的内容吧，这次记录了如何搭建高可用的 Flink 集群。在正式配置前，来讲下为何要配置高可用(High Availability)目前越来越多公司的线上应用，都采用的是分布式架构(一主多从)，从而避免单点故障引起的服务不可用。而在 Flink 中，同样也有集群保障服务的高可用，任何时候都有一个主 JobManager 和多个备 JobMa
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2023-07-11 17:08:50
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一、集群部署集群规划节点服务器hadoop1hadoop2hadoop3hadoop4角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager 1、flink-conf.yaml从16版本开始1-9行必须改集群才能用# JobManager节点地址.
jobmanager.rpc.address: hadoop1
jobmanager.bi
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2023-10-26 17:17:53
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第1章 简介Flink高可用集群，有多种模式，本章介绍：Standalone独立集群模式的高可用部署，及其使用。下面先引用一张Flink官网的图：可以看到Standalone集群的高可用其实就是JobManager的高可用。一个Leader JobManager，以及其他多个Standby JobManager，Leader和Standby之间的切换是依赖于zookeeper，所以部署之前必须安装
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2024-02-26 22:27:40
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test用户：node40:主节点node37，node38，node39是数据节点。python3.6.4，jdk1.8都是在/usr/local下。zookeeper3.4.12在node37--node39节点上。node40：安装的hive，mysql【root】，Sqoop1.99，Kafka。node40设置的HMaster，node38设置的HMaster-back，node38，n
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2024-06-04 09:38:41
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1.环境配置系统环境为 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。 自己配置设置如下：节点服务器 1，IP 地址为 192.168.33.102，主机名为 hadoop102。节点服务器 2，IP 地址为 192.168.33.103，主机名为 hado
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2023-07-27 21:21:15
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Flink 支持多种安装模式:local（本地）——单机模式，一般不使用；standalone——独立模式，Flink 自带集群，开发测试环境使用；yarn——计算资源统一由 Hadoop YARN 管理，生产环境使用。 Flink 集群的安装不属于本文档的范畴，如安装 Flink，可自行搜索资料进行安 装。 本节重点在 Flink 的 Yarn 部署模式。 在一个企业中，为了最大化的利用集群资源
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2023-09-20 17:47:10
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