在讲解windows的众多操作之前,需要讲解一个概念: 源源不断的数据流是无法进行统计工作的,因为数据流没有边界,就无法统计到底有多少数据经过了这个流.也无法统计数据流中的最大值,最小值,平均值,累加值等信息. 如果在数据流上,截取固定大小的一部分,这部分是可以进行统计的. 截取方式主要有两种, 关于window的理论+实践 tumbling-time-window (无重叠数据) 1.红绿灯路口会有汽车通过,一共会有多少汽车通过,无法计算.因为车流源源不断,计算没有边界. 2.统计每15秒钟通…

对于开发人员来说,最希望的是需要在windows中进行测试,然后把调试好的程序放在集群中运行.下面写一个Socket,上面是监控本地的一个运行端口,来实时的提取数据.获取视频中文档资料及完整视频的伙伴请加QQ群:947967114 下面是一段代码: import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.flink.stream…

文章目录 1 安装:下载并启动 1.1 下载 1.2 启动一个local模式的Flink集群 2 运行例子 3 集群模式安装 4 Flink on YARN 安装:下载并启动 Flink可以在Linux.Mac OS X以及Windows上运行.为了能够运行Flink,唯一的要求是必须安装Java 7.x或者更高版本.对于Windows用户来说,请参考 Flink on Windows 文档,里面介绍了如何在Window本地运行Flink. 下载 从下载页面(http://flink.apach…

上一章<windows下flink示例程序的执行> 简单介绍了一下flink在windows下如何通过flink-webui运行已经打包完成的示例程序(jar),那么我们为什么要使用flink呢? flink的特征 官网给出的特征如下: 1.一切皆为流(All streaming use cases ) 事件驱动应用(Event-driven Applications) 流式 & 批量分析(Stream & Batch Analytics) 数据管道&ETL(Data…

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题. 一句话:flink是etl的工具. flink的层次结构: 其中, windows下flink示例程序的执行 简单介绍了一…

flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性.高吞吐.低延迟等优势,本文简述flink在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行. 首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载. 下载成功后,…

本文基于java构建Flink1.9版本入门程序,需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本.需要安装Netcat进行简单调试. 这里简述安装过程,并使用IDEA进行开发一个简单流处理程序,本地调试或者提交到Flink上运行,Maven与JDK安装这里不做说明. 一.Flink简介 Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere.该项目是柏林工业大学的一个研究性项目.早期,Flink是做Batch计算的,但是在2014年,StratoSphere里面的核心成员孵化出…

flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性.高吞吐.低延迟等优势,本文简述flink在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行,包括本地调试环境,集群环境.另外介绍Flink的开发工程的构建. 首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink…

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could accomplish with Flink back at Twitter. I had an application in mind that I knew I could make more efficient by a huge factor if I could use the stateful processing guarantees available in Flink so I set out to build a prototype to do exactly th…