第1章 简介1.1 概要介绍Flink on Yarn的HA高可用模式，首先依赖于Yarn自身的高可用机制（ResourceManager高可用），并通过Yarn对JobManager进行管理，当JobManager失效时，Yarn将重新启动JobManager。其次Flink Job在恢复时，需要依赖Checkpoint进行恢复，而Checkpoint的快照依赖于远端的存储：HDFS，所以HDF
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2023-07-13 16:48:25
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个人觉得文章写的简单明了，转载保存一下。Hadoop，Spark、Flink是目前重要的三大分布式计算系统·Hadoop用于离线复杂大数据处理·Spark 用于离线快速的大数据处理·Flink 用于在线实时的大数据处理。一、为什么需要分布式计算系统？ 当前大数据的数据量已达PB级别（1PB=1024TB），可以说是庞大无比。同时数据还有结构化（如数字、符号等）、非结构化（如文本、图像、声音、视频
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2023-07-24 15:03:24
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文章目录环境配置集群启动下载并解压安装包向集群提交作业在 Web UI 上提交作业命令行提交 这里需要提到 Flink 中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。我们的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管
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2023-07-24 15:03:15
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文章目录一. 下载Flink安装包并解压二. 修改配置2.1 用户环境变量2.2 flink-conf.yaml2.3 配置${FLINK_HOME}/conf/masters文件2.4 配置${FLINK_HOME}/conf/workers文件2.5 将flink目录传到其它节点三. flink Standalone部署模式3.1 启动flink Standalone3.2 测试运行Flin
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2023-07-13 16:47:59
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hadoop-flink完全分布式集群搭建一、Local模式二、Standalone 模式1、软件要求2、解压3、修改配置文件4、拷贝到各节点5、配置环境变量6、启动flink7、启动HA 本次采用的系统为centos7 hadoop版本为2.7.7 flink版本为1.10.2 链接：https://pan.baidu.com/s/1E4Gm5Rla-f4mZ5XB7wvlyg 提取码：qwe
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2023-07-24 15:03:01
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# Apache Flink集成Hadoop实现指南
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(配置Hadoop)
B --> C(配置Flink)
C --> D(编写程序)
D --> E(运行程序)
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Apache
原创
2024-06-06 04:05:01
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3、Flink 部署Flink 是一个非常灵活的处理框架，它支持多种不同的部署场景，还可以和不同的资源管 理平台方便地集成。3.1、快速启动一个 Flink 集群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 安装部署时，需要准备 3 台 Linux 机器，本案例搭建的环境如下：系统环境为 CentOS 7.5 版本。安装 Jav
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2023-07-11 17:21:25
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1. 简述Hadoop：利用分布式集群实现 大数据文件存储系统DFS 和 MapReduce计算引擎。HBase：基于Hadoop的DFS系统，实现 非关系型 的 K-V键值对 形式存储的 分布式数据库。Flink：基于Hadoop的DFS系统或实时输入流，实现 批量作业处理 和 流式数据处理 的 分布式计算引擎，支持 实时处理。三者关系如下图所示：注意：由于hadoop、hbase、flink三
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2023-07-25 21:10:20
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Flink自1.11 版本之后就已经支持了hadoop3 [1][2]，具体来讲就是将 HADOOP_CLASSPATH 配置成运行机器上的hadoop3 相关jar包即可。你也可以参照 [3] 的测试步骤[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-11086[2]https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/deployment/resource-providers/yarn.html
原创
2022-01-07 16:14:33
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Flink自1.11 版本之后就已经支持了hadoop3 [1][2]，具体来讲就是将 HADOOP_CLASSPATH 配置成运行机器上的hadoop3 相关jar包即可。你也可以参照 [3] 的测试步骤[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-11086[2]https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/deployment/resource-providers/yarn.html
原创
2021-06-21 15:51:58
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关于HUDI的支持度，。测试过hudi对flinksql的支持 还是有问题的，当然hudi是有源码可能需要自己编译找问题：我用的hudi官方的scala 2.11的sql client.在flink1.12.4下测试。。./bin/sql-client.sh embedded -j ./hudi-flink-bundle_2.11-0.8.0.jar shellHadoop 配置下载fl
Hadoop集成环境搭建一、准备工作首先，我们需要准备好Java和Hadoop的安装包，我这里使用的包名为：jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 和 hadoop-2.8.0.tar.gz。然后我们将其复制到我们的CentOS7系统中。其次，我们切换到root，然后再opt目录下创建一个文件夹module用来放置后面解压的文件：su
mkdir /opt/module第三，进入到安
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2023-09-03 09:12:29
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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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dolphinscheduler 集成flink 需要hadoop集群吗
在大数据处理领域，DolphinScheduler 作为一个开源的分布式调度系统，逐渐为数据工作流管理和调度提供了强有力的支撑，而 Apache Flink 则是一款流处理和批处理兼具的高级框架。那么使用 DolphinScheduler 集成 Flink 时，是否需要 Hadoop 集群呢？通过本文的整理，我们将深入探讨
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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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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