文章目录1、本地独立部署会话模式的Flink2、本地独立部署会话模式的Flink集群3、向Flink集群提交作业4、Standalone方式部署单作业模式5、Standalone方式部署应用模式的Flink Flink的常见三种部署方式：独立部署（Standalone部署）基于K8S部署基于Yarn部署1、本地独立部署会话模式的Flink独立部署就是独立运行，即Flink自己管理Flink资源，
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2024-06-20 12:48:49
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Flink 系统配置Flink 提供了多个配置参数，用于调整Flink的行为与性能，所有参数均在flink-config.yaml 文件中。下面我们介绍一下几个主要配置。 Java and Classloading默认情况下，Flink启动JVM进程时，会使用系统环境变量里的PATH路径。当然，如果要使用自定义的Java 版本，可以指定JAVA_HOME 环境变量，或是Flink配置文件
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2023-12-09 12:25:22
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前言安装插件配置插件选择版本添加配置文件在项目中应用checkstyle插件具体使用前言当我们想给flink贡献自己的代码的时候，就需要把代码下载下来，然后导入自己的IDE，其中有一个很重要的环节就是对代码规范的检查，也就是flink的checkstyle，如果我们只是靠在用maven编译的时候的出错信息来对flink进行调试，那么就太费事了，所以我们可以利用flink的checks
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2024-06-22 21:53:07
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一. Flink的下载安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html ，选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-h
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2024-05-22 07:59:05
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1、 Environment1.1 getExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境； 如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境。getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。val env: Exe
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2024-04-09 13:14:27
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# Flink 配置 Hadoop 环境
Flink 是一个分布式流处理框架，而 Hadoop 是一个分布式文件系统。在使用 Flink 进行数据处理时，我们通常需要将数据存储在 Hadoop 中，以便进行后续的分析和处理。本文将介绍如何在 Flink 中配置 Hadoop 环境，并提供相应的代码示例。
## 配置 Hadoop 环境
要在 Flink 中配置 Hadoop 环境，我们首先需
原创
2024-01-26 11:41:14
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Flink部署之Yarn一、环境准备1、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。 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。 三台服务器的具体设置如下：节点服
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2023-09-20 16:32:21
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在上一篇文章中掌握了StreamTableEnvironment的基本概念，下面就进入代码实战环节：一、实例中采用socket连接方式，获取数据流信息，使用 nc -l 端口号方式，开启端口监控，用来数据数据信息，实例中使用9999作为端口，命令行中输入：nc -l 9999 二、本实例主要功能是完成根据学生姓名实现分数统计 三、具体依赖实体类如下： @Data
public class
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2024-03-18 09:16:27
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1一、前言在大数据时代，金融科技公司通常借助消费数据来综合评估用户的信用和还款能力。这个过程中，某些中介机构会搜集大量的号并进行“养号”工作，即在一年周期里让这些号形成正常的消费、通讯记录，目的是将这些号“培养”得非常健康，然后卖给有欺诈意向的用户。这类用户通过网上信息提交审核，骗到贷款后就“销声匿迹”了。那么，如何更快速地预防或甄别可能的欺诈行为？如何从超大规模、高并发、多维度的数据中实现在线实
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2024-07-19 14:22:34
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# Flink环境变量配置
在使用Flink时，我们经常需要配置一些环境变量来实现一些功能或者调优性能。本文将介绍如何在Kubernetes环境下配置Flink的环境变量。
## 步骤总览
以下是在K8S环境中配置Flink环境变量的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建ConfigMap资源 |
| 2 | 使用ConfigMap挂载Volume
原创
2024-05-21 10:51:09
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又好长一阵子没写作了，不过接下来会开始定期更新了。从自己身上找到了一些问题–懒惰懒惰的根源不是懒惰本身而是意识到懒惰，却极难改变这种现状我想还是要以短期目标为导向这或许是改变现状的一种方式说正事了，不然有人点进来要说，这沙雕是在干啥？虽然我很随缘，但我还是很在乎读者体验。问题描述Flink任务的提交，是通过提交jar包，配置方法入口，并行度以及其他必要参数。如果在调试阶段，难免在修改完代码之后需要
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2023-09-25 14:43:12
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一、Window的分类什么是window？Flink是一个流处理计算框架，它底层基于流处理引擎，实现了批处理与流处理，在流处理中，为了处理无限的数据集，使用window将无限的数据流切分多个有限的数据块进行计算。我们按照具体的业务需求将window划分为KeyedWindow以及Non-KeyedWindow，如果是KeyedWindow那么它会有多个并行度来计算窗口中的数据，对于KeyedWin
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2024-04-24 09:42:30
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Flink 1.12.2 主要配置文件详解本地启动集群的测试下载Flink1.12.2， 并解压配置好JAVA_HOME的机器上，到路径~/flink/bin
本地启动：start-cluster.sh, 默认加载 ~/flink/conf/flink/flink-conf.yaml
停止: stop-cluster.sh
flink-conf.yaml详解# Jobmanager的地址，task
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2023-10-19 14:29:43
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Log4J的配置文件(Configuration File)就是用来设置记录器的级别、存放器和布局的，它可接key=value格式的设置或xml格式的设置信息。通过配置，可以创建出Log4J的运行环境。1. 配置文件 Log4J配置文件的基本格式如下： #配置根Logger
log4j.rootLogger = [ level ] , appenderName1 , append
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2024-08-14 15:34:49
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在大数据加工和分析领域，Apache Flink 是一个功能强大的框架，而适当配置Java环境变量对其性能和稳定性至关重要。本文将详细阐述如何解决“Flink 配置Java 环境变量”的问题，从环境准备到扩展应用，提供系统的指导。
## 环境准备
### 软硬件要求
在配置Flink前，确保系统满足以下软硬件要求：
| 组件 | 最低要求 | 推荐要求
Flink基石----Window目录Flink基石----Window一、Time Window----时间窗口1、TumblingProcessingTimeWindows----滚动的处理时间窗口2、TumblingEventTimeWindows----滚动的事件时间窗口3、SlidingProcessingTimeWindows:----滑动的处理时间窗口二、Session Wind
前言我们在开发过程中会有很多小伙伴一起来做协作开发，但是会出现一个问题，就是每个人的注释习惯都不相同，那么，我们在后续了解程序的时候就很麻烦，Eolink 提供的这个功能就非常棒，可以直接自动全代码注释，我们只需要填写少量的关键字即可。非常的方便高效，并且统一了注释规范。在本博客中，我会先演示自动全代码注释，之后会根据我们注释的内容一键式上传到我们的 Eolink 进行批量测试。一、自动全代码注释
flink单JobManager节点官网下载Flink安装包 不建议采用小版本号为0的安装包(如1.9.0)，建议使用1.9.2版本
安装包上传到node01节点解压、修改配置文件 解压：tar -zxf flink-1.9.2-bin-scala_2.11.tgza. 修改flink-conf.yaml配置文件###规划
### JobManager taskmanager
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2024-04-24 22:17:07
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# Java Flink 环境参数配置指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于大数据处理和实时数据分析中。配置正确的环境参数对于提高性能及确保程序的稳定运行至关重要。本文将探讨 Java Flink 的环境参数配置，包括代码示例和一系列最佳实践，让您在使用 Flink 时更得心应手。
## 1. 环境准备
在开始配置之前，确保您的系统已经安装了 Java 8 或以上
# DolphinScheduler Docker 配置 Flink 环境方案
Apache DolphinScheduler 是一个分布式调度框架，能够高效地调度各种数据处理任务。为了结合流处理能力，我们可以在 DolphinScheduler 中集成 Apache Flink。本文将详细描述如何在 Docker 环境下配置 Flink 环境以与 DolphinScheduler 结合使用。
