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
转载
2023-09-21 13:28:12
94阅读
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
转载
2023-10-11 20:16:51
240阅读
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
转载
2023-07-18 13:19:25
233阅读
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
转载
2023-07-11 17:31:40
274阅读
1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据
转载
2024-01-16 19:25:41
99阅读
准备工作maven3 jdk1.8 下载源码包 Flink官网: https://flink.apache.org/下载地址: Apache Flink 1.10.0 Source Release配置支持CDH依赖maven默认不支持cdh的依赖下载，修改maven目录下conf中的settings.xml如下：（这里的cloudera-releases是flink源码中配置的id） nexus-
转载
2024-08-02 10:41:49
76阅读
目录一、概述二、核心组件三、Pattern API1）个体模式（Individual Patterns）1、量词2、条件2）组合模式（Combining Patterns，也叫模式序列）1、事件之间的连续策略2、循环模式中的连续性3）模式组（Group of Pattern）匹配后跳过策略四、Pattern检测五、Flink CEP应用场景六、安装Kafka（window）1）下载kafka2）配
转载
2023-08-27 21:53:35
94阅读
1. Hadoop vs Spark vs Flink - 数据处理Hadoop：Apache Hadoop专为批处理而构建。它需要输入中的大数据集，同时处理它并产生结果。批处理在处理大量数据时非常有效。由于数据的大小和系统的计算能力，输出会产生延迟。Spark：Apache Spark也是Hadoop Ecosystem的一部分。它也是一个批量处理系统，但它也支持流处理。Flink：
转载
2023-09-26 15:39:36
95阅读
Hadoop学习可以说是大数据学习当中的重难点，很多同学都在Hadoop的学习当中存在各种各样的疑问。很多同学都问过这样一个问题，针对于大数据处理，有Hadoop、Spark、Flink等，这三者有何不同，下面就为大家分享关于Hadoop，Spark和Flink之间的比较。 总体来说，Hadoop，Spark和Flink在数据处理上各有其优势。Hadoop对大批量数据的处理很有一套，但是由于是离线
转载
2023-07-14 17:13:59
186阅读
一. 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
转载
2024-05-16 23:09:39
20阅读
Flink 和 Hadoop 是当今大数据生态中不可或缺的两个组件，各自担当着流处理和批处理的角色。当我们在实际开发中遇到 Flink 和 Hadoop 的版本兼容性问题，特别是在迁移或者升级时，理清思路至关重要。接下来，我会详细介绍如何解决 Flink 和 Hadoop 版本问题的过程。
## 版本对比
在进行 Flink 和 Hadoop 的版本对比时，我们首先需要关注它们之间的兼容性分析
Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。
Flink主要包括DataStream API
转载
2024-01-23 18:44:54
382阅读
吧 xFlink 是一种非常复杂的框架，它提供了多种调整其执行的方法。本文将介绍四种不同的方法来提升你的 Flink 应用程序的性能。 使用 Flink Tuples当你使用类似于 groupBy, join, 或者 keyBy 算子时，Flink 提供了多种用于在你的数据集上选择 key 的方
转载
2023-10-13 12:08:26
205阅读
文章目录一、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
转载
2023-09-13 23:33:29
288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
2023-08-03 18:57:41
139阅读
在处理“Flink和Hadoop配置tmp”时，正确的配置对于提升性能和稳定性至关重要。本文将详细记录配置过程，确保各个步骤清晰明了。
## 环境准备
确保拥有合适的软硬件环境是配置成功的基础。
### 软硬件要求
- **操作系统**：Linux (CentOS, Ubuntu)
- **Java版本**：Java 8及以上
- **Hadoop版本**：Hadoop 3.x
- **F
Hadoop和Flink的关系
## 引言
在大数据领域，Hadoop和Flink是两个非常重要的开源框架。它们都可以用于处理大规模数据集，并在数据处理和分析方面提供了强大的能力。本文将介绍Hadoop和Flink之间的关系，以及它们各自的特点和用途。
## Hadoop简介
Hadoop是一个分布式计算框架，最初由Apache开发并于2006年发布。它的核心组件包括Hadoop分布式文件
原创
2023-12-20 13:13:22
228阅读
# Flink与Hadoop版本对应关系实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对Flink和Hadoop的版本对应关系感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你实现这一功能。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来展示实现Flink与Hadoop版本对应关系的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定Flink和Hadoo
原创
2024-07-17 09:49:41
214阅读
## Flink和Hadoop的关系
### 介绍
Apache Flink和Apache Hadoop是两个流行的大数据处理框架，它们在处理大规模数据时起着重要的作用。然而，它们之间有很多不同之处，但也可以相互补充。
### Flink和Hadoop的区别
Flink是一个流处理框架，它专注于实时数据处理和流式计算。相比之下，Hadoop是一个批处理框架，它更适合离线数据处理和大规模数据
原创
2024-05-30 04:46:54
76阅读
之前安装Hadoop是用VMWare创建虚拟机，然后安装伪分布式，因为虚拟机太慢，太卡，实在没有玩下去的心情了，现在想到Docker可以实现虚拟化，看看能不能安装Hadoop,网上查了查，果然可以，并且博客还不少，但都是有些小问题，并且过程不详细，没有问题解决的答案，在我踩了好多坑后，现在记录一下我在基于Docker的Hadoop完全分布式安装时的过程和遇到的问题，希望能帮到后来的童鞋．首先，Do
转载
2024-10-12 12:17:31
83阅读
