## Flink Java路径
### 概述
Apache Flink是一个流处理和批处理框架，它提供了高效、容错和可扩展的数据处理解决方案。在Flink中，我们可以使用Java编程语言来实现各种数据处理任务。
本文将介绍如何在Java中使用Flink，并通过一个简单的代码示例来说明。
### 环境搭建
在开始之前，我们需要确保已经完成了以下准备工作：
1. 安装Java开发环境
2.
原创
2024-01-13 07:04:08
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目录什么是 DataStream什么能被转化为流流式Flink程序的开发流程DataStream的数据源迭代数据流配置运行时参数什么是 DataStreamDatastream API的名称来自一个特殊的DataStream类，该类用于表示Flink程序中的数据集合。可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。这些数据可以是有界的，也可以是无界的，用于处理它们的API是相同的。注意：Flink
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2023-10-13 21:02:42
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1. 概述Apache Flink是一个大数据处理框架，允许程序员以非常高效和可扩展的方式处理大量数据。在本文中，我们将介绍Apache FlinkJava API 中提供的一些核心 API 概念和标准数据转换。这个 API 的流畅风格使得使用 Flink 的中心结构——分布式集合变得容易。首先，我们将看一下 Flink 的DataSetAPI 转换，并使用它们来实现字数统计程序。然后我们将简要介
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2024-02-05 16:17:53
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美图欣赏：康完，漂酿的小姐姐，是否感觉写代码更有动力呢? 嘿嘿，欢迎小伙伴们在评论区留言呦~ 目录一.基本配置和启动集群1.1 基本配置1.2 启动集群二.提交任务和测试2.1 提交任务2.2 Web UI jar包测试三.命令行操作及其它部署方式3.1 命令行操作3.2 Yarn 模式3.3 Kubernetes 模式 一.基本配置和启动集群1.1 基本配置Standalone模式为代表1.解压
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2023-09-05 18:48:07
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# Flink 修改 Java Dump 文件路径的科普文章
在使用 Apache Flink 进行大规模数据流处理时，我们可能会遇到性能问题或错误，需要生成 Java Dump 文件来排查问题。Java Dump 文件包含了 JVM 的线程堆栈信息、内存使用情况等重要信息，便于开发人员进行调试和性能分析。在一些场景下，例如在容器化环境中，我们可能需要修改 Java Dump 文件的存储路径。本
# 实现“flink 提交jar指定java路径”教程
## 一、整体流程
下面是实现“flink 提交jar指定java路径”的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备Flink集群环境 |
| 2 | 编写并打包Flink应用程序 |
| 3 | 通过flink run命令提交jar包至Flink集群 |
| 4 | 指定jav
原创
2024-05-15 04:32:38
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# 如何在Java中获取Flink的Checkpoint路径
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，专注于大规模数据处理。Checkpointing 是 Flink 中一个非常重要的功能，它用于确保数据的高可用性和一致性。当出现故障时，Flink 可以根据检查点恢复状态，而不是从头开始处理数据。这篇文章将介绍如何在 Java 中获取 Flink 的 Checkpoint 路径，并提供
原创
2024-10-26 04:06:33
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# 在 Java Flink 中指定 Savepoint 的路径
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，允许开发者处理大量数据流。在 Flink 中，使用 Savepoint 可以实现状态的保存和恢复，以确保应用在故障时能够从上一个一致的状态恢复。本文将指导你如何在 Java Flink 应用中指定 Savepoint 的路径，通过一系列步骤来完成这一任务。
## 流程概述
下面
头等函数头等函数（first-class function）是指在程序设计语言中，函数被当作头等公民。这意味着，函数可以作为别的函数的参数、函数的返回值，赋值给变量或存储在数据结构中。 Kotlin 函数都是头等的，这意味着它们可以存储在变量与数据结构中、作为参数传递给其他高阶函数以及从其他高阶函数返回。可以像操作任何其他非函数值一样操作函数。高阶函数高阶函数是将函数用作参数或返回值的函数。比如集
一致性检查点(checkpoints)flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝(一份快照)；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候从检查点恢复状态在执行流应用程序期间，flink会定期保存状态的一致检查点如果发生故障，flink将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并重新启动处
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2023-07-21 22:54:56
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Flink 流处理简介主要内容• Flink 是什么
• 为什么要用 Flink
• 流处理的发展和演变
• Flink 的主要特点
• Flink vs Spark StreamingFlink 是什么• Apache Flink is a framework and distributed processing engine
for stateful computations over un
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2024-03-25 16:59:33
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每次先大致写下，后期写的多了在去调格式目录每次先大致写下，后期写的多了在去调格式目录每次先大致写下，后期写的多了在去调格式一、文档学习flink 中时间语义：waterMark 水位线：二、官网学习1、列属性中：计算列 Computed Columns ：Event time 的介绍：Process time 的介绍： 2、测试实时代码时，可以先不写入到表中，先标准输出到界面中
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2023-10-16 14:14:36
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1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日志 DWD 层。页面日志输出到主流，启动日志输出到启动侧输出流，曝光日志输出到曝光侧输出流
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2023-11-10 06:11:10
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描述:2019年11月11号，安全工程师Henry Chen披露了一个Apache Flink未授权上传jar包导致远程代码执行的。由于Apache Flink Dashboard 默认无需认证即可访问,通过上传恶意jar包并触发恶意代码执行,从而获取shell。影响范围<= 1.9.1(最新版本)环境搭建:(1) 提前安装好java(需要java8以上)
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2024-05-10 07:16:52
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Flink落地结果的几种方式1.将处理结果落地到指定文件中2.将数据写入实时存储组件(kafka,datahub)3.自定义sink(JDBCSink) 1.将处理结果落地到指定文件中我们在实际大数据处理中，一般不会选择将结果落地到某个文件中，但是呢，基本所有的结果其实又都是落地在文件中的。比如mysql底层存储不也是一个.data文件么~/**
* 1.将flink处理后的数据输出到指定文
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2024-02-19 00:27:41
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简介1、state一般指一个具体的task/operator的状态【state数据默认保存在java的堆内存中】，而checkpoint【可以理解为checkpoint是把state数据持久化存储了】，则表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有task/operator的状态注意：task是Flink中执行的基本单位。operator指算子(transformat
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2024-03-09 17:47:31
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Flink 和 YARN 的结合为大数据处理提供了强大的计算能力，但在应用过程中，尤其是“Flink YARN session 日志路径”问题时，日志的合理配置和路径管理变得至关重要。如果没有良好的日志路径设置，可能会影响调试、监控及分析业务性能，进而影响到最终用户体验。接下来，我们将探讨如何解决这一问题及其背后的影响。
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quadrantChart
title 问题
# 从 Flink on YARN 获取 HDFS 路径的入门指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Navigator）和 HDFS（Hadoop Distributed File System）则是大数据生态中的重要组件。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 Flink on YARN 的环境中获取 HDFS 的路径，以及
## 使用Flink Java API从指定Checkpoint路径启动
Apache Flink是一个流式计算框架，它支持快速、可靠的大规模数据处理。在Flink的运行过程中，Checkpoint是一种用于容错的机制，可以保证作业在失败后能够从上一个Checkpoint的状态中恢复。在本文中，我们将介绍如何使用Flink Java API从指定的Checkpoint路径启动作业。
### 设
原创
2024-05-22 06:32:15
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Flink DataStream KeyedProcessFunction实现类似Session Window功能一、KeyedProcessFunction功能介绍KeyProcessFunction是一个低级的Stream处理操作（Operator），可以更加灵活的处理Stream的业务逻辑，它可以访问所有流应用程序的基本构建块：事件（Event）状态（State，仅支持KeyedStream
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2024-10-19 09:08:37
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