目录安装前的准备环境安装包集群部署规划部署安装解压配置分发至其他两台机器相同路径启动和关闭集群取消任务补充 安装前的准备环境操作系统：Linux（CentOS、SUSE）JDK：1.8.0 并设置好环境变量开放 Flink 相关端口（如：6123、8081）或关闭系统防火墙集群机器之间相互 SSH 免密已配置如果是采用高可用集群，需要安装 Hadoop 集群以及 Zookeeper安装 Apac
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2024-03-18 20:15:53
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一、Flink核心依赖和用户的应用程序依赖一、Flink核心依赖Flink本身包含系统运行所需的类和依赖项，如协调、网络、检查点、故障转移、操作、资源管理等。这些类和依赖项构成执行引擎的核心，并且在启动Flink应用程序时必须存在<!-- Flink核心依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</group
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2023-07-11 16:58:44
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依赖管理、连接器、库每个Flink应用程序都依赖于一组Flink库。至少，应用程序依赖于Flink API。许多应用程序还依赖于某些连接器库（如Kafka，Cassandra等）。运行Flink应用程序时（无论是在分布式部署中，还是在IDE中进行测试），Flink运行时库也必须可用。Flink核心依赖和应用程序依赖与运行用户定义的应用程序的大多数系统一样，Flink中有两大类依赖项和库：Flink
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2023-08-18 17:01:41
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每个Flink应用程序依赖于一组Flink库。在最低限度,应用程序只依赖Flink api。许多应用程序依赖特定的连接器库(如kafka,cassandra,等等)。Flink运行应用程序时(在分布式部署,或在IDE中测试),Flink运行时库必须是可用的。Flink核心依赖和应用依赖与大多数系统运行的用户自定义程序一样，flink有两大类依赖和库。Flink核心依赖：flink本身由一组类和运行
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2023-06-30 14:34:39
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1 创建maven项目 创建完成后，项目结构如下图所示：2 添加最低限度的API依赖开发Flink程序需要最低限度的API依赖，最低的依赖库包括flink-scala，flink-Streaming-scala。大多数应用需要依赖其他类库或连接器，例如kafka连接器，TableAPI，CEP库等，这些不是Flink核心依赖库的一部分，因此必须作为依赖项手动添加到应用程序中。打开Flink官网中的
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2024-04-02 15:51:12
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每个Flink程序都依赖于一组Flink库。1.Flink核心和应用程序依赖项Flink本身由一组类和运行需要的依赖组成。所有类和依赖的组合形成了Flink运行时的核心，并且当一个Flink程序运行时必须存在。这些核心类和依赖被打包成flink-dist.jar。为了在默认情况下避免过多的依赖关系和类在classpath中，Flink核心依赖不包含任何连接器或库(CEP, SQL, ML, etc
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2023-06-30 15:29:36
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flink1.3.3 on hdp 2.6(hadoop 2.7.3)部署指南1，从官方下载flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.11.tar，解压到/usr/local/ tar -zxvf flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.11.tar2，配置hadoop环境变量， vi ~/.bash_profile 添加: expor
Flink依赖,1.13版本在项目的 pom 文件中，增加标签设置属性，然后增加标签引 入需要的依赖。我们需要添加的依赖最重要的就是 Flink 的相关组件，包括 flink-java、 flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）。另外，为了方便查看运行日志， 我们引入 slf4j 和 log4j 进行日志管理。这里做一点解释： 在属性中，我们
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2024-03-20 20:26:42
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flink开发如何正确引用架包jar flink架包引用一般涉及到三个部分：一是flink版本、scala版本、各Connnector版本等，二是需要开发的部分，如果正确引用flink集群中已经存在的架包，三是flink集群本身没有，需要引用提交的架包或者提前在集群中上传。首先，flink的开发可以采用idea+maven的方式来构建项目，其中maven如何打架包就不在此赘述，需要注意的一点，id
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2023-08-26 22:57:15
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first stepsFlink旨在以闪电般的速度处理连续的数据流。这篇简短的指南将向您展示如何下载、安装和运行Flink的最新稳定版本。你还将运行一个Flink作业示例，并在web UI中查看它。下载flinkFlink运行在所有类unix环境中，例如Linux、Mac OS X和Cygwin(用于Windows)。您需要安装Java 11。要检查安装的Java版本，在你的终端输入:$ java
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2024-01-18 17:14:01
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简介
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。 处理无界和有界数据 任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被
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2023-10-10 18:50:00
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# 如何在 Java Flink 中处理依赖
作为一名刚入行的小白，如何管理和处理 Java Flink 的依赖可能会让你感到困惑。在本文中，我将引导你一步步实现这一过程，帮助你理解依赖管理的基本概念和操作。我们将以一个简单的流程作为指引，通过表格和代码示例来详细讲解每一步的操作。
## 流程概述
我们可以将实现 Java Flink 依赖的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何实现flink hadoop依赖
## 介绍
在大数据领域中，flink和hadoop是两个非常重要的技术。flink是一个流式计算引擎，而hadoop是一个分布式存储和计算框架。在实际项目中，我们经常需要使用flink来处理数据，并且会依赖hadoop来存储数据。本文将介绍如何实现flink对hadoop的依赖，帮助新手快速上手。
## 实现步骤
```mermaid
erDiag
原创
2024-05-26 04:57:50
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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。 但是做为大数据的基础设施， Hadoop 体系是任何大数据框架都绕不过去的。 Flink 可以集成众多Hadooop 组件， 例如 Yarn、 Hbase、 HDFS 等等。 例如， Flink 可以和 Yarn 集成做资源调度， 也可以读写 HDFS， 或者利用 HD
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2023-08-01 15:49:24
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# 学习如何在Java Flink项目中管理依赖
当你开始使用Java Flink进行开发时，理解如何管理项目的依赖是至关重要的。本文将指导你如何在一个典型的Java Flink项目中设置依赖。我们将分步骤完成整个项目的依赖管理，并使用表格、ER图和状态图来详细展示流程。
## 流程概述
以下是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-26 05:42:45
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分布式状态快照包括checkpoint和savepoint,其中checkpoint是为出错恢复服务的，而savapoitn主要是用于作业的维护，包括升级和迁移等等。JobMaster中的核心组件是Scheduler,作业的声明周期管理，作业的状态维护，任务的调度，出错恢复都是由Scheduler完成的。Eager用于调度流式处理作业，Lazy from sources用于批处理作业，因为批处理作
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2024-09-07 10:33:05
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1、背景Flink流计算任务迁移到B3集群，在代码迁移中出现了各种类型的报错以及jar包冲突2、问题及解决步骤1）问题初排与解决根据以上报错信息，可以报错信息初步怀疑httpClient相关jar冲突。故在依赖中排除掉可能存在冲突的jar（httpClient,httpCore），运行失败，冲突未解决2）简化项目代码，精准定位问题简化项目代码，仅留下从kafka读取数据及打印控制台部分，任务运行正
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2023-10-10 19:34:22
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配置依赖，连接器，类库每个Flink应用程序依赖于一组Flink库。在最低限度,应用程序只依赖Flink api。许多应用程序依赖特定的连接器库(如kafka,cassandra,等等)。Flink运行应用程序时(在分布式部署,或在IDE中测试),Flink运行时库必须是可用的。 Flink核心依赖和应用依赖与大多数系统运行的用户自定义程序一样，flink有两大类依赖和库。 F
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2023-08-21 14:30:04
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# Flink 依赖 Hadoop 的入门指南
在大数据生态系统中，Apache Flink 和 Apache Hadoop 是两个重要的组件。Flink 是一种流处理框架，而 Hadoop 是一个分布式存储和计算平台。有时，我们需要将这两个组件结合使用，以便在 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）中读取和存储数据。接下来，我将为你详细介绍如何实现 Flink 依赖 Hadoop 的步骤。
原创
2024-09-25 03:35:36
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# Apache Flink与Hadoop的依赖关系及使用示例
Apache Flink和Hadoop是大数据生态系统中的两个重要组成部分。Flink以其流处理的能力而闻名，而Hadoop则主要用于大规模的数据存储和批处理。理解它们之间的关系，对于提升大数据开发人员的技能至关重要。本文将讨论Flink如何依赖Hadoop，并提供相应的代码示例。同时，我们还将使用Mermaid绘制一个简单的甘特图
