一、Windows服务概述服务与进程Windows服务是指系统自动完成的，不需要和用户交互的过程，可长时间运行的可执行应用程序。这些服务可以在计算机启动时自动启动，可以暂停和重新启动而且不显示任何用户界面。这种服务非常适合在服务器上使用，或任何时候，为了不影响在同一台计算机上工作的其他用户，需要长时间运行功能时使用。还可以在不同于登录用户的特定用户帐户或默认计算机帐户的安全上下文中运行服务。进程是
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2024-03-19 22:15:30
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<!DOCTYPE html>
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<meta charset="UTF-8">
<title>微信JS-SDK</title>
</head>
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<script src="{{ asset('js/jquery-1.11.2.m
目录本地模式(local)搭建下载flink安装包上传至虚拟机并解压配置环境变量启动flink并测试集群(standalone)模式搭建配置flink-conf.yaml和workers文件flink-conf.yaml文件workers文件masters文件分发集群启动flink集群启动jps查看进程测试集群!!!碰到的坑 本地模式(local)搭建下载flink安装包https://down
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2024-06-19 20:02:53
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在之前的文章中，我们介绍了Flink的安装部署、基础概念，今天我们来一起学习Flink的核心之一DataStream API。01 分布式流处理基础上图中，我们将整个代码分为了三个部分，即分布式流处理的基本模型：SourceTransformationSink从而，我们可以给出Flink编程框架：// 1. 获取运行环境
final StreamExecutionEnvironment env =
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2024-03-01 15:13:50
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1 概述process function相对于前文所述的map、flatmap、filter算子来说，最大的区别是其让开发人员对数据的处理逻辑拥有更大的自由度；同时，ProcessFunction 继承了RichFunction，因而具备了getRuntimeContext() ，open() ，close()等方法；在不同类型的datastream上，（比如keyed stream、window
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2024-04-30 17:17:28
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Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
准备工作本文简述Flink在Linux中安装步骤，和示例程序的运行。需要安装JDK1.8及以上版本。下载地址：下载Flink的二进制包 点进去后，选择如下链接： 解压flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz，我这里解压到soft目录[root@hadoop1 softpackage]# tar -zxvf flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz -C
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2024-06-03 20:48:15
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什么是Cep？在流式数据中（事件流），筛选出符合条件的一系列动作（事件）【复杂事件处理】什么是 Flink-Cep？Flink Cep库Api 【实时操作】官方文档什么是Pattern？Pattern就是Cep里的规则制定Pattern分为个体模式，组合模式（模式序列）和模式组模式组是将组合模式作为条件的个体模式Cep开发流程DataStream 或 Keyedstream
定义规则(Patter
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2024-07-03 04:24:11
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Flink完全分布式集群安装 - 知乎过程中有很多问题需要摸索，遇到问题请参考上述文档。1.1本地模式部署1.1.1 将压缩包解压[root@master root]# tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/1.1.2 创建软连接（文件名太长操作不方便，就是改个名）[root@master local]# ln -s flin
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2024-05-27 12:34:14
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RPC分布式系统离不开RPC远程调用，本文首先理一下什么是RPC。1.java本地方法调用假设你有一个Calculator，那么单体应用时，要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，你可以方法中直接使用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，这个称为本地函数调用。java的本地方法调用中，每个方法会作为java虚拟机栈中的一个栈帧放入到java虚拟机栈中，方法调用的时候执行入栈操
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2024-06-13 19:37:05
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调试Local模式下带状态的Flink任务Flink版本: 1.8.0Scala版本: 2.11Github地址：https://github.com/shirukai/flink-examples-debug-state.git在本地开发带状态的Flink任务时，经常会遇到这样的问题，需要验证状态是否生效？以及重启应用之后，状态里的数据能否从checkpoint的恢复？首先要明确的是，Flink
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2024-03-23 11:03:55
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1、环境准备首先，准备 python 虚拟环境。2020年11月3日时的 pyflink 的最高版本为 1.11.2，请开发者按照实际需要或者线上环境要求来指定 pyflink 版本。wget https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/downloads/setup-pyflink-virtual-env.sh
sh
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2024-04-08 14:42:05
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1. 执行环境Flink 程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地 JVM 中执行程序，也可以提交 到远程集群上运行。不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前 Flink 的运行环境，从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境 上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。1. 1 创建执行环境创建
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2024-04-26 18:40:37
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一、错误日志2022-08-30 03:14:45
org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.AsynchronousException: Caught exception while processing timer.
at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask$StreamTask
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2024-04-28 11:53:03
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点击这里查看 Flink 1.13 源码解析 目录汇总点击查看相关章节：Flink 1.13 源码解析——JobManager启动流程概览点击查看相关章节：Flink 1.13 源码解析——JobManager启动流程 WebMonitorEndpoint启动点击查看相关章节：Flink 1.13 源码解析——JobManager启动流程之ResourceManager启动目录一、前言：二、Dis
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2024-05-08 17:31:42
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本文将带领大家一起体验一下 Flink 的计算引擎，不需要写代码。没有代码基础有没有关系，只需要按部就班跟着文档的步骤走就可以了。如果还有我没有讲清楚的地方，欢迎留言交流~本地搭建先在本地搭建一个 Flink 环境，官方上给了三个平台的教程，对于大部分人来说，装一个单机版就可以了。不需要在本地搞集群，浪费资源，也没有必要啊。Flink 可以运行在 Linux，Mac OS X 和 Windows
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2024-03-25 11:05:13
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官方启动参数说明名称说明可选值是否必填默认值mode执行模式，也就是flink集群的工作模式1.local: 本地模式2.standalone: 独立部署模式的flink集群3.yarn: yarn模式的flink集群，需要提前在yarn上启动一个flink session，使用默认名称"Flink session cluster"4.yarnPer: yarn模式的flink集群，单独为当前任务
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2024-05-07 14:17:27
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## 从Flink到Hive：本地数据处理的完美组合
在大数据处理中，Flink和Hive是两个非常重要的工具。Flink是一个流处理引擎，可以处理实时数据流，而Hive是一个数据仓库，用于存储和查询大规模数据集。结合Flink和Hive可以实现数据的实时处理和存储，为企业提供更加强大的数据分析能力。
### Flink和Hive的优势
Flink是一种高性能、低延迟的流处理引擎，可以处理实
原创
2024-07-03 06:10:47
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一、StreamGraph介绍在一个Flink流式应用中每个DataStream API调用都会被转换为一个Transformation，等StreamExecutionEnvironment.execute()方法开始执行时，每个Transformation会映射为一个StreamGraph。StreamGraph用来表达计算过程的连接逻辑，与应用具体执行过程无关。下图为一个StreamGrap
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2024-07-23 17:17:28
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