最近在应用Flink做相关业务设计,使用scala与java的混合编程,遇到一些问题,在这里做个记录. 问题1:Error:(85, 23) value foreach is not a member of java.util.ArrayList[com.icsoc.report.model.Message[_]]
for (msg <- messages) {这是由于在
一、Flink核心依赖和用户的应用程序依赖一、Flink核心依赖Flink本身包含系统运行所需的类和依赖项，如协调、网络、检查点、故障转移、操作、资源管理等。这些类和依赖项构成执行引擎的核心，并且在启动Flink应用程序时必须存在<!-- Flink核心依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</group
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2023-07-11 16:58:44
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依赖管理、连接器、库每个Flink应用程序都依赖于一组Flink库。至少，应用程序依赖于Flink API。许多应用程序还依赖于某些连接器库（如Kafka，Cassandra等）。运行Flink应用程序时（无论是在分布式部署中，还是在IDE中进行测试），Flink运行时库也必须可用。Flink核心依赖和应用程序依赖与运行用户定义的应用程序的大多数系统一样，Flink中有两大类依赖项和库：Flink
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2023-08-18 17:01:41
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每个Flink应用程序依赖于一组Flink库。在最低限度,应用程序只依赖Flink api。许多应用程序依赖特定的连接器库(如kafka,cassandra,等等)。Flink运行应用程序时(在分布式部署,或在IDE中测试),Flink运行时库必须是可用的。Flink核心依赖和应用依赖与大多数系统运行的用户自定义程序一样，flink有两大类依赖和库。Flink核心依赖：flink本身由一组类和运行
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2023-06-30 14:34:39
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官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/ops/rest_api/https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/rest_api.html /jars
Returns a list of all jars
# 学习如何在Java Flink项目中管理依赖
当你开始使用Java Flink进行开发时，理解如何管理项目的依赖是至关重要的。本文将指导你如何在一个典型的Java Flink项目中设置依赖。我们将分步骤完成整个项目的依赖管理，并使用表格、ER图和状态图来详细展示流程。
## 流程概述
以下是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-26 05:42:45
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first stepsFlink旨在以闪电般的速度处理连续的数据流。这篇简短的指南将向您展示如何下载、安装和运行Flink的最新稳定版本。你还将运行一个Flink作业示例，并在web UI中查看它。下载flinkFlink运行在所有类unix环境中，例如Linux、Mac OS X和Cygwin(用于Windows)。您需要安装Java 11。要检查安装的Java版本，在你的终端输入:$ java
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2024-01-18 17:14:01
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# 如何在 Java Flink 中处理依赖
作为一名刚入行的小白，如何管理和处理 Java Flink 的依赖可能会让你感到困惑。在本文中，我将引导你一步步实现这一过程，帮助你理解依赖管理的基本概念和操作。我们将以一个简单的流程作为指引，通过表格和代码示例来详细讲解每一步的操作。
## 流程概述
我们可以将实现 Java Flink 依赖的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
目录安装前的准备环境安装包集群部署规划部署安装解压配置分发至其他两台机器相同路径启动和关闭集群取消任务补充 安装前的准备环境操作系统：Linux（CentOS、SUSE）JDK：1.8.0 并设置好环境变量开放 Flink 相关端口（如：6123、8081）或关闭系统防火墙集群机器之间相互 SSH 免密已配置如果是采用高可用集群，需要安装 Hadoop 集群以及 Zookeeper安装 Apac
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2024-03-18 20:15:53
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上篇文章我们分析了基于检查点的用户状态的保存机制——状态终端。这篇文章我们来分析barrier（中文常译为栅栏或者屏障，为了避免引入名称争议，此处仍用英文表示）。检查点的barrier是提供exactly once一致性保证的主要保证机制。这篇文章我们会就此展开分析。这篇文章我们侧重于核心代码分析，原理我们在这个系列的第一篇文章《Flink数据流的Fault Tolerance机制》一致性保证Fl
应用开发Table API用户指南依赖管理依赖管理Java 依赖管理如果应用了第三方 Java 依赖， 用户可以通过以下 Python Table API进行配置，或者在提交作业时直接通过命令行参数配置。# 通过 "pipeline.jars" 参数指定 jar 包 URL列表， 每个 URL 使用 ";" 分隔。这些 jar 包最终会被上传到集群中。
# 注意：当前支持通过本地文件 URL 进行
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2023-09-13 11:11:42
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flink1.3.3 on hdp 2.6(hadoop 2.7.3)部署指南1，从官方下载flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.11.tar，解压到/usr/local/ tar -zxvf flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.11.tar2，配置hadoop环境变量， vi ~/.bash_profile 添加: expor
Flink依赖,1.13版本在项目的 pom 文件中，增加标签设置属性，然后增加标签引 入需要的依赖。我们需要添加的依赖最重要的就是 Flink 的相关组件，包括 flink-java、 flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）。另外，为了方便查看运行日志， 我们引入 slf4j 和 log4j 进行日志管理。这里做一点解释： 在属性中，我们
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2024-03-20 20:26:42
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每个Flink程序都依赖于一组Flink库。1.Flink核心和应用程序依赖项Flink本身由一组类和运行需要的依赖组成。所有类和依赖的组合形成了Flink运行时的核心，并且当一个Flink程序运行时必须存在。这些核心类和依赖被打包成flink-dist.jar。为了在默认情况下避免过多的依赖关系和类在classpath中，Flink核心依赖不包含任何连接器或库(CEP, SQL, ML, etc
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2023-06-30 15:29:36
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1 创建maven项目 创建完成后，项目结构如下图所示：2 添加最低限度的API依赖开发Flink程序需要最低限度的API依赖，最低的依赖库包括flink-scala，flink-Streaming-scala。大多数应用需要依赖其他类库或连接器，例如kafka连接器，TableAPI，CEP库等，这些不是Flink核心依赖库的一部分，因此必须作为依赖项手动添加到应用程序中。打开Flink官网中的
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2024-04-02 15:51:12
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flink开发如何正确引用架包jar flink架包引用一般涉及到三个部分：一是flink版本、scala版本、各Connnector版本等，二是需要开发的部分，如果正确引用flink集群中已经存在的架包，三是flink集群本身没有，需要引用提交的架包或者提前在集群中上传。首先，flink的开发可以采用idea+maven的方式来构建项目，其中maven如何打架包就不在此赘述，需要注意的一点，id
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2023-08-26 22:57:15
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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“Flink Java依赖库安装”的问题，保证从环境准备到扩展应用都涵盖周全，确保你能轻松安装和配置Flink环境，以便于后续的开发和使用。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Linux/Windows/MacOS
- **JDK**: Java 8及以上版本
- **Flink版本**: 1.12.x及以上
- **内存**: 至
# Java使用Flink相关依赖
Apache Flink是一个流式数据处理框架，它提供了高效的数据流处理能力，可以处理大规模数据集。在Java中使用Flink可以通过添加相关依赖来引入框架，并编写代码进行数据处理。下面将介绍如何在Java项目中使用Flink的相关依赖。
## 引入Flink依赖
首先，在Maven项目中，需要在`pom.xml`文件中添加Flink的依赖配置，以引入Fl
原创
2024-04-18 05:46:27
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# 如何实现java开发flink依赖包
## 概述
本文将介绍如何实现Java开发Flink依赖包的步骤和具体操作。为了方便理解，我们将使用表格展示步骤，并在每一步中提供相应的代码和注释。
## 步骤
下表展示了实现Java开发Flink依赖包的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个新的Java项目 |
| 步骤二 | 添加Flink依赖 |
原创
2023-12-22 08:56:03
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简介
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。 处理无界和有界数据 任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被
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2023-10-10 18:50:00
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