一.本地运行下载进入下载页面。如果你想让Flink与Hadoop进行交互（如HDFS或者HBase），请选择一个与你的Hadoop版本相匹配的Flink包。当你不确定或者只是想运行在本地文件系统上，请选择Hadoop 1.2.x对应的包。环境准备Flink 可以运行在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上。本地模式的安装唯一需要的只是 Java 1.7.x或更高版本。接下来的指南假
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2023-11-14 06:41:49
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Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本机迭代支持，托管内存和程序优化。一、Flink 的下载安装启动设置：下载并启动FlinkFlink可在Linux，Mac OS X和Windows上运行。为了能够运行Flink，唯一的要求是安装一个有效的Jav
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2023-09-09 10:17:33
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将vue项目部署的流程条件就是服务器上安装了npm,node的环境，未安装的话百度上，然后再linux里cd入项目目录，然后 npm run install ##如果文件夹里有node_modules依赖包核心构件的话不用这一步
npm run build这样的话，可以在服务器上看到一个dist的文件夹，然后在路径指向dist/index.html，打开网页即可。遇到的问题安装npm,no
flink启动命令分析1.
flink启动命令的固定格式./
flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]2 <ACTION>种类run 编译和运行一个程序。run-application 在应用模式下运行一个应用程序info 显示程序的优化执行计划（JSON）。list 列出正在运行的和计划中的程序。stop 用一个保存点停止一个正在运行的程序（
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2023-12-01 18:25:09
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什么是Flink？在Flink的官网上，可以把官方文档语言设置为中文，于是我们可以看到官方是这样介绍的： 上面的图我们每个字都能看得懂，但连起来就看不懂了。不管怎么样，我们可以了解到：Flink是一个分布式的计算处理引擎分布式：「它的存储或者计算交由多台服务器上完成，最后汇总起来达到最终的效果」。实时：处理速度是毫秒级或者秒级的计算：可以简单理解为对数据进行处理，比如清洗数据（对数据进行
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2024-05-05 17:04:24
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1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它具有高吞吐量、低延迟和强大的状态管理功能，使其成为实时营销分析和策略的理想选择。本文将涵盖 Flink 在实时营销分析和策略方面的应用，以及相关算法和最佳实践。2. 核心概念与联系在实时营销分析中，Flink 的核心概念包括流数据、流操作符、流数据源和流数据接收器。流数据是一种无限序列，每个元素都是一条
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2024-09-15 20:59:58
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1 什么是FlinkXFlinkX是在是袋鼠云内部广泛使用的基于flink的分布式离线数据同步框架，实现了多种异构数据源之间高效的数据迁移。不同的数据源头被抽象成不同的Reader插件，不同的数据目标被抽象成不同的Writer插件。理论上，FlinkX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。作为一套生态系统，每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。 2 工作原理
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2024-08-13 15:17:45
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背景环境准备Batch 模式的读写Streaming 读总结 一、背景Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一，Data Lake Analytics[1] 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE（UPDATE/DELETE）场景；AWS 在 EMR 服务中 预安装[2] 了 Apache Hudi，为用户提供高效的 record-level update
Flink 中的 API Flink 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来
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2024-03-26 11:32:55
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目录概览DataStream转换物理分区任务链和资源组翻译原文- Application Development DataStream API Operators概览操作符将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。本节对基本转换，应用这些转换后的有效物理分区进行描述以及对Flink操作符链的见解。DataStream转换原文DataS
base FlinkX源码1.12_release版本flinkX启动主要依赖两部分：flink-client 它主要完成解析用户的提交指令，完成作业提交flink-dist这部分是打包后的target，包含了各个异构数据源的connector，和关键的flinkx-core启动脚本：flinx/bin/flinkxA.提交过程：入口类：com.dtstack.flinkx.client.Laun
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2024-03-16 15:25:42
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前言大家好, 我是上白书妖!
知识源于积累,登峰造极源于自律
今天我根据以前所以学的一些文献,笔记等资料整理出一些小知识点,有不当之处,欢迎各位斧正Flink部署 (两种模式 )一 . Standalone模式 (Flink自带的) ① 安装 解压缩 flink-1.7.2-bin-had
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2023-07-18 13:18:18
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我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱
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2024-07-26 01:02:47
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写在前面在 【Flink源码】再谈 Flink 程序提交流程（中） 一文中，笔者后来发现谬误颇多，且随着 Flink 版本的更迭，部分方法实现方式已发生较大改变。因此，思虑再三决定针对 JobManager 相关源码根据最新的 Flink 版本（1.17）单独成文。JobManager 是什么？Flink 的主节点 JobManager 是一个逻辑上的主节点，针对不同的部署模式，主节点的实现类也不
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2024-06-24 22:16:38
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最近一段时间，在看 Flink Checkpoint 相关的源码，从 CheckpointCoordinator 创建开始，Debug 出了 MiniCluster 的启动流程、创建 JobMaster/TaskManager、创建CheckpointCoordinator、触发 Checkpoint 等的流程，先描述下 MiniCluster 的启动流程，后续会把 Checkpoint的流程也做
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2024-08-19 14:33:06
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Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN、Kubernetes、Mesos 等集群部署模式，其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛。Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章，分为上、下两篇。本文基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型将介绍 Flink on YARN 应用启动全流程，并进行详细步骤解析。Flink on YARN 应用启
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2024-05-31 11:57:59
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概述FLIP6 对Flink架构进行了改进，引入了Dispatcher组件集成了所有任务共享的一些组件：SubmittedJobGraphStore,LibraryCacheManager等,为了保证高可用，存在多个Dispatcher进行Master选举，同时Dispatcher必须把JobGraphs和提交job的相关jar包存储到持久化仓库中,保证failover后能恢复已经运行的任务。本文
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2024-04-29 10:27:22
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一、设置最小时间间隔当flink应用开启Checkpoint功能，并配置Checkpoint时间间隔，应用中就会根据指定的时间间隔周期性地对应用进行Checkpoint操作。默认情况下Checkpoint操作都是同步进行，也就是说，当前面触发的Checkpoint动作没有完全结束时，之后的Checkpoint操作将不会被触发。在这种情况下，如果Checkpoint过程持续的时间超过了配置的时间间隔
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2023-07-27 17:49:41
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Window Assigners指定流是否为keyed之后，下一步是定义Window Assigner。Window Assigners定义了如何将元素分配给Window。这是通过window (...)（对于keyed流）或windowAll()（对于非keyed流）调用中指定您选择的WindowAssihner来完成的。WindowAssigner负责将每个传入元素分配给一个或多个窗口。Fli
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2024-03-29 13:47:36
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Flink On Yarn 架构前提条件
首先需要配置YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR ，HADOOP_CONF_PATH其中一个用来确保Flink能够访问HDFS和Yarn的RM。主要启动流程1. 启动进程首先我们通过下面的命令行启动flink on yarn的集群bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st这里将产生总
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2024-06-01 18:18:30
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