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要求软件要求JAVA_HOME配置Flink设置配置Flink启动Flink将JobManager/TaskManager实例添加到群集要求软件要求Flink可在所有类UNIX环境中运行，例如Linux，MacOSX和Cygwin（适用于Windows），并期望群集由一个主节点和一个或多个工作节点组成。在开始设置系统之前，请确保在每个

最近flink因为其吞吐量，exactlyonce特性比较热门，尤其是flinkSQL的易于管理和复用的特点，都使得大数据团队最近更加喜欢选择flink进行数据处理分析等，其他的优势就不一一对比了，下面记录一下我用flinksql遇见的一个小问题。flinkSQL的底层解析用的是apachecalcit

本文整理自Flink创始公司Ververica  联合创始人兼CTO-StephanEwen在FlinkForwardChina2018上的演讲《StreamProcessingtakesonEverything》。这个演讲主题看似比较激进：流处理解决所有问题。很多人对于Flink可能还停留在最初的认知，觉得Flink是一个流

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概述FLIP6对Flink架构进行了改进，引入了Dispatcher组件集成了所有任务共享的一些组件：SubmittedJobGraphStore,LibraryCacheManager等,为了保证高可用，存在多个Dispatcher进行Master选举，同时Dispatcher必须把JobGraphs和提交job的相关jar包存储到持久化仓库中,保证failover后能恢复

ExecutionGraph生成过程StreamGraph和JobGraph都是在client生成的，这篇文章将描述如何生成ExecutionGraph以及物理执行图。同时会讲解一个作业提交后如何被调度和执行。client生成JobGraph之后，就通过submitJob提交至JobMaster。在其构造函数中，会生成ExecutionGraph：this

01 什么是Flink？在当前数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对Hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行大数据处理引擎Apache

序本文主要研究一下flinkKeyedStream的reduce操作实例@TestpublicvoidtestWordCount()throwsException{//Checkinginputparameters//finalParameterToolparams=ParameterTool.fromArgs(args);//setuptheexecutione

系列一：基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统（视频+源码+课件）课时1:课程介绍课时2:项目价值说明课时3:项目架构讲解课时4:数据来源说明课时5:静态信息和动态信息说明课时6:用户画像之还原真实场景表结构定义讲解课时7:用户画像之flink画像分析模块项

大数据，WordCount 会是第一个执行的demo，UV、PV 是稍微高级一点点的demo 了今天就来用FLink 做个统计PV的demo（有了PV， UV 也类似了，多了一步去重的操作）。测试环境：flink1.7.21、数据流程a.模拟数据生成，发送到kafkab

█微信号█:138★0226★9370█████代孕正规网█代孕包成功█★█代孕包男孩█★█首家且唯一真正捐精捐卵网BApacheFlink：特性、概念、组件栈、架构及原理分析ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（FlinkRunti

一、Storm（一）什么是Storm?Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm也可被用于“连续计算”（continuouscomputation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还

packagecom.lin.flink.stream.customPartition;importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastrea

首先window的时间范围是一个自然时间范围，比如你定义了一个TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))窗口，那么会生成类似如下的窗口(左闭右开)：[2018-03-0303:30:00,2018-03-0303:30:03)[2018-03-0303:30:03,2018-03-0303:30:06)...[2018-03-0303:30:57,2018-03-0303

序工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了，感觉只看文档或论坛是没有办法很好的debug或者优化。其实我也没怎么仔细研究过文档和论坛，只是感觉，效果不会很好，程序员还是看代码最简单，直接。举个例子，我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQLEngine，使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程

Flink使用DataSet和DataStream代表数据集。DateSet用于批处理，代表数据是有限的；而DataStream用于流数据，代表数据是无界的。数据集中的数据是不可以变的，也就是说不能对其中的元素增加或删除。我们通过数据源创建DataSet或者DataStream，通过map，filter等转换（transform）操作

Flink开发环境部署配置Flink是一个以Java及Scala作为开发语言的开源大数据项目，代码开源在github上，并使用maven来编译和构建项目。所需工具：Java、maven、Git。本次操作是在windows环境下。一、工具安装Java配置（略）maven配置下载安装配置环境变量修改settings.xml设置更改

packagewindowimportorg.apache.flink.api.common.functions.{AggregateFunction,FoldFunction}importorg.apache.flink.api.scala._importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutio

bflink部署publicstaticvoidmain(){ helloworld!}12helloworld[]你好是吗||||–|--||||部署部署部署部署部署#部署部署部署部署部署#部署部署部署部署部署#部署部署部署部署部署#部署部署部署部署部署#部署

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小结：1、 OPPO数据中台之基石：基于FlinkSQL构建实数据仓库https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg作者|张俊编辑|Vincent导读：本文整理自2019年4月13日在深圳举行的FlinkMeetup会议，分享嘉宾张俊，目前担任OPPO大数据平台研发负责人，也是ApacheFlink

packagewindowimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimportorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Timeimportorg.apache.flink.api.scala._/***@aut

 一、flink在批处理中常见的sourceflink在批处理中常见的source主要有两大类:1.基于本地集合的source（Collection-based-source）2.基于文件的source（File-based-source） 1.基于本地集合的source  在flink最常见的创建DataSet方式有三种

packagewindowimportorg.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimportorg.apache.flink.streaming.api.wi

一：下载安装（前提jdk安装成功）版本选择：1.7.2，不集成其它组件。下载网址：https://flink.apache.org/downloads.html格式：flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz解压缩：tar-zxvfflink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz配置环境变量：cd~ vim.bash_profile

一、简介Flink运行时架构主要包含几个部分：Client、JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点)。   二、分工Client：Flink作业在哪台机器上面提交，那么当前机器称之为Client。用户开发的Program代码，它会构建出DataFlowgraph，然后通过Client提交给JobManager。JobMa

flink源码学习：http://www.cnblogs.com/bethunebtj/p/9168274.htmlflinkonyarn执行任务的两种方式1.yarn-session.sh(开辟资源)+flinkrun(提交任务)1.在yarn中起一个守护进程，用于启动多个job,即一个applicationmaster管理多个job2.启动命令：./yarn-session.

一、活动主题：ApacheFlink和RocketMQ技术交流二、活动现场现场组图三、课件分享点击下载四、收获算是有种觉悟吧，交流对学习很重要，有机会要积极加入社区

flink动态广播状态笔记1.概要往往我们在做flink任务计算的时候，需要动态的匹配规则，但是我们又不能每次修改都去重新部署服务，所以我们这里需要借助于flink的动态广播状态机制，来实时的处理我们的规则变化2.样例本实例，我们做的是增加动态规则判断，根据实时规则变化来判断