1、基本架构Flink是经典的主从结构，Master-Slave。Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程，至少一个TaskManager进程。三个角色重要：JobManager、TaskManager、Client。JobManagerFlink系统的协调者，负责接收FlinkJob，调度组成Job的多个Task的执行。收集Jobd的状态信息，并管

0.环境准备本实验基于以下8台测试机器进行：IPhostname10.4.79.90hadoop-110.4.79.8hadoop-210.4.79.6hadoop-310.4.79.58hadoop-410.4.79.38hadoop-510.4.79.96hadoop-610.4.79.62hadoop-710.4.79.92hadoop-8首先确认每个机器都安

依赖pom<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-hbase-2.2_2.11</artifactId><version>1.12.1</version></dependency>

分区是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区。keyBy操作实际是一种按照hashCode值进行重新分区的操作，这也是一种逻辑分区(按照散列值随机分开)。简单的说，分区就是slot任务，重分区就是分配任务到不同的slot。系统默认也有分区，比如：我们编写的程序可能对多个处理任务

1.Flink中Time概念我们知道在分布式环境中Time是一个很重要的概念，在Flink中Time可以分为三种Event-Time，Processing-Time以及Ingestion-Time，三者的关系我们可以从下图中得知：Event-Time表示事件发生的时间Processing-Time则表示处理消息的时间Ingestion-Time

FLink集群搭建独立集群独立集群不需要依赖任何框架，独立运行1、上传解压配置环境变量tar-xvfflink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgzvim/etc/profile2、修改配置文件vimconf/flink-conf.yamljobmanager.rpc.address:masterjobmanager.bind-host:0.0.0.0taskmanager

简介： 作为一款全平台极速MPP架构，StarRocks提供了多种性能优化手段与灵活的建模方式，在预聚合、宽表和星型/雪花等多种模型上，都可以获得极致的性能体验。通过StarRocks结合Flink构建开源实时数仓的方案，可以同时提供秒级数据同步和极速分析查询的能力。同时，通过StarRocks主

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。 Apache Flink