# Flink 单机 Hadoop 的科普文章
## 引言
Apache Flink 是一个能够处理流及批数据的开源框架，而 Hadoop 作为一个用于分布式存储和处理的生态系统，也因其成熟的工具和优良的生态而受到广泛欢迎。在很多业务场景中，将 Flink 与 Hadoop 结合使用，可以充分发挥两者的优势，以实现高效的数据分析与处理。而本文将以单机环境为例，介绍 Flink 在 Hadoop
系统架构Flink是一个用于状态化并行流处理的分布式系统。它的搭建涉及多个进程，这些进程通常会分布在多台机器上。分布式系统需要应对的常见挑战包括分配和管理集群计算资源，进程协调，持久且高可用的数据存储及故障恢复等。Flink并没有依靠自身实现所有上述功能，而是在已有集群基础设施和服务之上专注于它的核心功能–分布式数据流处理。Flink和很多集群管理器（如Apache Mesos、YARN及Kube
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2023-11-19 13:18:48
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# 实现单机Hadoop支撑Flink运行在YARN上的步骤指南
在这篇文章中，我们将通过一系列步骤来实现单机Hadoop环境，以支持Apache Flink在YARN上运行。这对于初学者来说可能有点复杂，但只要按照流程进行，就一定能成功。
## 流程概述
以下是实现“单机Hadoop支撑Flink YARN”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Flink单机部署配置CDH的Hadoop
随着大数据技术的发展，Apache Flink作为一种强大的流处理框架，越来越受到开发者和企业的青睐。在本教程中，我们将探讨如何在单机环境中部署Apache Flink，并配置Cloudera的Hadoop（CDH）进行数据处理。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了以下软件：
- JDK（Java Development Ki
flink部署前置准备：1.CentOS7.52.java83.配置三台机器时间同步和免密登陆，关闭防火墙ip地址主机名192.168.10.128master192.168.10.129slave1192.168.10.130Slave2下载链接：https://flink.apache.org/zh/downloads.html#section-7这里我选择的是1.13.0：https://a
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2023-12-10 09:13:21
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目录一、Table API 和 Flink SQL 是什么二、配置Table依赖（scala）三、两种 planner（old & blink）的区别四、Catalogs1）Catalog概述2）Catalog 类型3）如何创建 Flink 表并将其注册到 Catalog1、下载flink-sql-connector-hive相关版本jar包，放在$FLINK_HOME/lib目录下2、添
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2024-05-28 17:02:00
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MR，Spark，Flink自开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。所有的语言开篇章都是Hello Word，数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。单机安装Flink开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink，当然FLink正常情况下是部署的部署方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只
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2024-03-23 09:02:33
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前言本文使用flink1.14.5版本，介绍standalone-HA模式的安装。此模式时高可用架构，采用zookeeper协调多个JobManager，保持每时每刻有一个运行中的JobManager,其余JobManager处理stand by状态。因为涉及到运行过程中的状态数据的存储，如savepoint,checkoutpoint等。采用minio替换掉hdfs来存储状态。一、资源说明1、f
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2024-02-27 11:04:14
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单机模式部署下载wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.9.1/flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz解压tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.12.tgz -C /usr/app不需要进行任何配置，直接使用以下命令就可以启动单机版本的 Flink：bin/st
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2024-03-04 13:52:37
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一、单机环境部署Flink是一款兼顾批处理和流处理的数据处理框架，具体的介绍网上很多，就不做赘述了，这篇主要讲一下环境启动及一个最简的运行示例，关于source和sink、slot和parallelism相关内容见后续文章，同时这里只针对Windows系统进行操作，Linux的操作大同小异，不做单独说明。首先在官网下载解压，这一步就不多说了，可自行选择需要的版本，这里使用1.9.2（刚下载完没过一
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2023-10-18 04:59:21
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# 如何在单机Hadoop上启动两个Flink任务
在实际工作中，有时候我们需要在单机Hadoop上同时运行两个Flink任务来处理大规模数据，本文将介绍如何实现这一操作。
## 步骤一：准备环境
首先，确保你已经安装了Hadoop和Flink，并且配置了正确的环境变量。如果还未安装，请先完成这些步骤。
## 步骤二：启动Hadoop
在终端中输入以下命令，启动Hadoop：
```b
原创
2024-06-11 05:03:14
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Hadoop安装方式 Hadoop的安装方式有三种，分别是单机模式，伪分布式模式，伪分布式模式，分布式模式。 单机模式：Hadoop默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单Java进程，方便进行调试。 伪分布式模式：Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop进程以分离的Java进程来运行，节点既作为NameNode也作为DataNode，同
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2023-06-30 14:35:38
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因为最近想做一个基于豆瓣图书分析的展示系统，hadoop处理海量数据有巨大优势，于是在一无所知在Ubuntu下安装hadoop，历经各种曲折，先将经验与大家博友分享，首先，了解Hadoop的三种安装模式：1. 单机模式. 单机模式是Hadoop的默认模。当配置文件为空时，Hadoop完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何Hadoop的守
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2024-01-09 21:51:59
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一、前置条件Hadoop 的运行依赖 JDK，需要预先安装，安装步骤见：二、配置免密登录Hadoop 组件之间需要基于 SSH 进行通讯。2.1 配置映射配置 ip 地址和主机名映射：vim /etc/hosts
# 文件末尾增加
192.168.43.202 hadoop0012.2 生成公私钥执行下面命令行生成公匙和私匙：ssh-keygen -t rsa3.3 授权进入 ~/.ssh 目录
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2023-09-04 11:36:03
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1.首先，第一个坑，Apache Flink不同版本支持的jdk版本不同，目前Apache Flink 1.9及其之前版本支持jdk1.8，从Flink 1.10开始，最低要求jdk版本为11。因此，想要在1.8基础上进行部署，只能选择1.9之前的Flink版本下载, 下载错版本会导致后面步骤无法进行。下载地址：Index of /dist/flink/flink-1.9.0 (apa
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2024-03-12 10:21:12
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Flink Standalone Cluster一、部署模式Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。二、单机模式单机模式是一种开箱
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2024-06-12 17:53:31
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最近组里要对用户数据做一个数据分析系统，然后组里让先研究下大数据技术了，所以呢也是带着一脸懵的就开始google大数据的东西，结果出来了一堆，感觉大数据的知识体系有点庞大，看了一堆就决定先从flink入手了，因为公司有的组主要在开发这个。本文是最简单的入门demo，单机搭建，目的是自己先跑起来，知道这东西大概有个什么用处。 步骤一 安装需要先安装jvm，这个可以自行百度。 下载fl
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2024-01-08 16:01:46
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一、Flink 自带的 windowFlink DataStream API 提供了 Time 和 Count 的 window，同时增加了基于 Session 的 window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API 也提供了定制化的 window 操作，供用户自定义 window。下面，主要介绍 Time-Based window 以及 Count-Based window，以
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2024-03-30 07:54:52
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一、环境准备1.说明hadoop的下载来源有：官方版本：http://archive.apache.org/dist/hadoop/CDH版本：http://archive.cloudera.com/cdh5企业应用一般选择CDH版本，因为比较稳定。若决定使用CDH版本，则要保证相关软件的CDH版本相同，如 选择 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3 与 &n
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2023-09-14 15:15:09
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Hadoop的三种运行模式 三种模式: -单机模式 -伪分布式模式 -完全分布式模式单机模式 -默认模式。 -不对配置文件进行修改。 -使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。 -Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。 -用于对MapRedu
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2023-07-14 20:01:20
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