目前比较流行的大数据混合处理引擎 Spark【基于内存】，基本上已经取代了Hadoop 的 MapReduce 【基于IO】成为当前大数据处理的标准。Spark-Streaming 的流计算本质上还是批（微批）计算，Flink 是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的纯实时的分布式处理框架【Flink的开窗函数丰富】。1. 简介Flink 在德语中是快速和灵敏的意思
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2023-11-19 08:15:09
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# 连接Flink和Hadoop
## 整体流程
```mermaid
journey
title Flink连接Hadoop
section 准备工作
开发环境配置
下载必要的jar包
section 实现步骤
1. 创建一个Flink程序
2. 配置Flink连接Hadoop
3. 编写
原创
2024-03-22 07:50:46
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# Flink SQL与Hadoop连接配置指南
在大数据处理框架中，Apache Flink和Apache Hadoop是两种非常流行的工具。Flink适合流处理，而Hadoop则是一个强大的批处理工具。在实际应用中，常常需要将这两个框架结合使用，利用Flink执行SQL操作，同时依赖Hadoop的存储能力。本文将指导你如何实现Flink SQL与Hadoop的连接配置。
## 流程概述
yarn 由,资源管理器rm，应用管理器am appMaster，节点管理器nm 组成！图侵删 yarn 的设计，是为了代替hadoop 1.x的jobtracker 集中式一对多的资源管理「资源管理，任务监控，任务调度」，而yarn是 分而治之 ，使全局资源管理器减轻压力。rm 监控每一个applicationmaster就可以了，而每一个applic
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2024-06-26 06:30:21
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Flint Join优化之Hint（优化器）Flink目前主要有3种join ：join ：inner join，等值连接outerJoin ：外连接，分为left-outer join(左连接)、right-outer join(右连接)、full-outer join(全外连接)cross ： 笛卡尔积Flink提供了优化器“hint”（提示）以告诉join函数优化器选择一些执行策略。Join
前言
Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？
因为我目前在负责的是监控平台的告警部分，负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞，然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据，并将读取到的监控数据做一些
聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施（钉钉群、邮件
从近年来的发展趋势来看，Flink所受到的关注也越来越多。大数据处理的相关技术框架，从Hadoop到Spark，Storm、Flink，在各个应用场景下，不同的技术框架，各自表现出来的性能优势也都不同。今天的Flink大数据开发分享，我们主要来分享一下Flink技术框架入门。 在Hadoop之后，受到广泛青睐的是Spark，也被称为是主流选择的第二代技术框架，而Flink，在这些年的发展当中，隐隐
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2023-10-01 11:22:24
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# 教你如何修改 Flink 连接 Hadoop 8032
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它能够与 Hadoop 生态系统媲美，包括 HDFS、YARN 和 MapReduce。本文将指导你如何修改 Flink 使其连接到 Hadoop 的 8032 端口以及相关的步骤。
## 流程概述
以下是实现 Flink 连接 Hadoop 8032 的基本步骤：
| 步骤 |
Flink 简介 1.1 Flink 的引入 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm， 以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以 内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。 Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计 算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。 在国外一些社区，有
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2024-02-28 10:34:12
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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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spark Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎 支持迭代式计算，图形计算，Spark框架计算比MR快的原因是:中间结果不落盘。注意Spark的Shuffle也是落盘的。 Spark内置模块 &
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2023-11-03 18:14:56
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在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-08-03 18:57:41
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问题导读: 1.本文介绍了几种维表方案？ 2.各个方案有什么优缺点？ 3. broadcast如何实现实时更新维表案例？通过本文你能 get 到以下知识： 1、Flink 常见的一些维表关联的案例 2、常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点 3、案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在 Flink 中是一个经常遇到的业务场景，例如： 1、客户端上报的用户行为日志只
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2024-07-23 15:39:57
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第 3 章3.1.1 环境配置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。我们在进行Flink 安装部署的学习时，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。3.1
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2023-10-11 20:16:51
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1. 简单介绍一下FlinkFlink是一个面向流处理和批处理的分布式数据计算引擎，能够基于同一个Flink运行，可以提供流处理和批处理两种类型的功能。 在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流。2. Flink的运行必须依赖Hadoop组件吗Flink可以完全独立于Hadoop，在不依赖Hadoop组件下运行。但是
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2023-09-21 13:28:12
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Flink学习笔记-基础简单介绍特点功能特性`Flink`架构分层`Flink`的基本组件应用场景流式计算框架对比工作中如何选择实时框架一个简单的入门案例环境代码： 简单介绍Flink项目大数据计算领域冉冉升起的新星，大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第一代的MapReduce，到第二代基于有向无环图的Tez，第三代基于内存计算的Spark，再到第四代的Flink，因为Flink可以基于Ha
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2023-07-18 13:19:25
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集群和部署支持 Hadoop 3.0 及更高的版本：Flink 不再提供任何 flink-shaded-hadoop- 依赖。用户可以通过配置 HADOOP_CLASSPATH 环境变量(推荐)或在 lib 文件夹下放入 Hadoop 依赖项。另外 include-hadoop Maven profile 也已经被移除了。移除了 LegacyScheduler：Flink 不再支持 legacy
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2024-08-27 09:27:38
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文章目录窗口联结的调用窗口联结实例 Flink 为这种场景专门提供了一个窗口联结（window join）算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。类似于SQL中的Join窗口联结的调用窗口联结在代码中的实现，首先需要调用 DataStream 的.join()方法来合并两条流，得到一个 JoinedStreams；接着通过.where()和.eq
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2024-02-04 11:26:24
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一、前言 随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始关注和使用大数据技术来处理和分析海量数据。在众多的大数据技术中，Flink是一个备受关注的流处理框架。本文将探讨Flink与其他大数据技术的比较，以便更好地了解Flink的优势和不足之处。二、Flink与其他大数据技术的差异在本小节我将从五个方面来比较Flink与其他大数据技术的差异，包括Flink与
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2023-07-11 17:31:40
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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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