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Had
转载
2023-11-21 22:33:27
208阅读
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。 但是做为大数据的基础设施， Hadoop 体系是任何大数据框架都绕不过去的。 Flink 可以集成众多Hadooop 组件， 例如 Yarn、 Hbase、 HDFS 等等。 例如， Flink 可以和 Yarn 集成做资源调度， 也可以读写 HDFS， 或者利用 HD
转载
2023-08-01 15:49:24
273阅读
一.Flink是什么Apache Flik 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。二.Flink特点现在的开源方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型:流处理一般需要支持低延迟,Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐,高效处理.
Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理被作为一种特
转载
2023-09-03 11:51:44
225阅读
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
转载
2023-07-24 21:58:28
157阅读
目录前言：1、连续事件处理的目标2、流处理技术的演变Lambda 架构概述：优势和局限性3、初探Flink批处理与流处理4、为什么选择Flink前言： 我们渴望按照流的方式处理数据，但要做好很困难；随着大规模数据在各行各业中出现，难度越来越大。这是一个属于物理学范畴的难题：在大型 分布式系统中，数据一致性和对事件发生顺序的理解必然都是有限的。伴随着方法和技术的演化，我们尽可能使这种局限性不危及商业
转载
2023-10-17 19:28:38
4阅读
Apache Spark 什么时候开始支持集成 Hive 功能？笔者相信只要使用过 Spark 的读者，应该都会说这是很久以前的事情了。那 Apache Flink 什么时候支持与 Hive 的集成呢？读者可能有些疑惑，还没有支持吧，没用过？或者说最近版本才支持，但是功能还比较弱。其实比较也没啥意义，不同社区发展的目标总是会有差异，而且 Flink 在真正的实时流计算方面投入的精力很多。
转载
2024-03-28 04:59:14
43阅读
三大分布式计算系统Hadoop适合处理离线的静态的大数据；Spark适合处理离线的流式的大数据；Storm/Flink适合处理在线的实时的大数据。前言Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）。Hadoop和
转载
2024-06-19 17:31:04
47阅读
好久没写文章了，手都有点生。菜鸡一只，如果有说错的还请大家批评！最近工作上的事情还是有点忙的，主要都是一些杂活，不干又不行，干了好像提升又不多，不过拿人家手短吃人家嘴软，既然拿了工资就应该好好的干活，当然前提是需求相对合理的情况嘿嘿~近来Flink的势头有点猛啊，它和spark的区别在于：spark更倾向于批处理或者微批处理（spark现在的发展方向往人工智能的分布式算法上走了），但是Flink确
转载
2023-08-07 16:32:41
171阅读
第一章 为什么要用flink？一、背景阿里巴巴以9000万欧元的价格收购了位于柏林的Data Artisans这家最牛逼的开源流引擎Flink背后的创业公司。 在Hadoop生态圈，Flink是一个比Spark更新的引擎。Spark你肯定知道了，就是那个取代了MapReduce成为新一代数据处理引擎霸主的。 但是你可能不知道，阿里巴巴内部已经全面用Flink取代了Spark。 所以如果你只学Had
转载
2023-10-02 09:40:38
126阅读
目 录1. 计算引擎的发展历史2. 什么是Flink2.1 概念2.2 什么是有界的数据流和无界数据流？什么是状态？2.3 Fink的历史2.4 Flink的特点2.5 Flink的应用2.6 流批架构的演变2.7 Flink的分层API3. Flink VS Spark4. Flink Or Spark ？ 1. 计算引擎的发展历史 随着大数据的发展，大数据的存储、计算、运用百花齐放；而大
转载
2024-05-25 13:56:34
7阅读
导读：本文从设计理念的角度将Flink 与主流计算引擎 Hadoop MapReduce和Spark进行对比，并从宏观上介绍Flink的基本架构。01Flink与主流计算引擎对比1. Hadoop MapReduceMapReduce 是由谷歌首次在论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”（谷歌大数据三驾马车之一）中提出
转载
2023-08-28 20:29:02
220阅读
目录1. 为什么选择Flink1.1. 主要原因1.2. 其他更多的原因1.2.1. 同时支持高吞吐、低延迟、高性能1.2.2. 支持事件时间(Event Time)概念1.2.3. 支持有状态计算1.2.4. 支持高度灵活的窗口（Window）操作1.2.5. 基于轻量级分布式快照(Snapshot/Checkpoints)的容错机制1.2.6. 基于JVM实现的独立的内存管
# Flink 依赖 Hadoop 的入门指南
在大数据生态系统中，Apache Flink 和 Apache Hadoop 是两个重要的组件。Flink 是一种流处理框架，而 Hadoop 是一个分布式存储和计算平台。有时，我们需要将这两个组件结合使用，以便在 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）中读取和存储数据。接下来，我将为你详细介绍如何实现 Flink 依赖 Hadoop 的步骤。
原创
2024-09-25 03:35:36
57阅读
# Apache Flink与Hadoop的依赖关系及使用示例
Apache Flink和Hadoop是大数据生态系统中的两个重要组成部分。Flink以其流处理的能力而闻名，而Hadoop则主要用于大规模的数据存储和批处理。理解它们之间的关系，对于提升大数据开发人员的技能至关重要。本文将讨论Flink如何依赖Hadoop，并提供相应的代码示例。同时，我们还将使用Mermaid绘制一个简单的甘特图
# 如何实现flink hadoop依赖
## 介绍
在大数据领域中，flink和hadoop是两个非常重要的技术。flink是一个流式计算引擎，而hadoop是一个分布式存储和计算框架。在实际项目中，我们经常需要使用flink来处理数据，并且会依赖hadoop来存储数据。本文将介绍如何实现flink对hadoop的依赖，帮助新手快速上手。
## 实现步骤
```mermaid
erDiag
原创
2024-05-26 04:57:50
64阅读
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
转载
2023-10-10 18:50:00
40阅读
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
转载
2023-09-16 15:08:14
468阅读
在今天的博文中，我们将深入探讨如何解决“flink 安装 依赖 hadoop”的问题。这个过程涉及了一系列的环境准备、安装、配置以及验证的步骤。让我们一步一步地走过这个过程，确保能顺利完成安装。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在安装Flink之前，需要先确保你的环境中已经安装了Java、Hadoop和Maven。这三个组件是Flink的基本依赖。以下是各个依赖项的安装命令：
```
# 实现Flink依赖Hadoop组件的步骤
## 1. 流程概述
为了实现Flink依赖Hadoop组件，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
pie
title Flink依赖Hadoop组件步骤
"下载Hadoop" : 20
"配置Hadoop环境变量" : 20
"配置Flink依赖Hadoop" : 20
"验证配置是否成功
原创
2024-02-26 05:25:10
56阅读
## 实现Flink依赖Hadoop插件的步骤
为了实现Flink依赖Hadoop插件，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 下载并安装Hadoop |
| 步骤二 | 配置Hadoop环境变量 |
| 步骤三 | 下载Flink |
| 步骤四 | 配置Flink依赖Hadoop插件 |
| 步骤五 | 验证配置成功 |
接下来
原创
2023-11-27 12:27:05
144阅读
