通过本教程我们将快速部署好flink在linux下的环境,并通过flink完成一个小demo的测试 一.准备阶段 flink压缩包下载(1.7.2): http://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.7.2/flink-1.7.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz 二.传入虚拟机并解压 压缩包下载完成后,通过虚拟机工具复制粘贴到虚拟机中(直接拖过去可能文件大小会出问题),虚拟机工具安装参考https://docs.vmware.co

把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

1. Flink简介 Apache Flink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流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API,对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

摘要: 如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里妹导读:如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里资深技术专家大沙,将为大家详细介绍本次开源的Blink主要功能和优化点,希望与业界同仁共同携手,推动Flin

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

深入理解Apache Flink核心技术 2016年02月18日 17:04:03 阅读数:1936 标签: Apache-Flink数据流程序员JVM   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861 作者:李呈祥 作者简介:Intel BigData Team软件工程师,主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化,Apache Hive Committer,Apach

作者:李呈祥 Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目.本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统的开发者也能有所裨益. 注:本文假设读者对MapReduce,Spark及Storm等大数据处理系统有基本了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念.36大数据(http://www.36dsj.com/) Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流

本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.

Flink 核心技术浅析(整理版) https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10612404.html 分类: Flink undefined 1. Flink简介 Apache Flink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流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎

本文翻译自官网:Hive Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/ Flink Table Api & SQL 翻译目录 Apache Hive已将自己确立为数据仓库生态系统的焦点. 它不仅充当用于大数据分析和ETL的SQL引擎,而且也是数据发现, 定义和演变数据的数据管理平台. Flink提供了与Hive的双重集成. 首先是利用Hive的Metastore作为持久性 cata

前言 Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. 文章转载自:深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,

Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务: 1. DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作,支持Java,Scala和Python. 2. DataStream API,对数据流进行流处理操作,将流式的数据抽象成分布式的

文件内容 项目案例: https://github.com/TaoPanfeng/case/tree/master/03-flink/flink-rabbitmq-oracle FlinkMain.java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org

Flink API 历史变迁 在 Flink 1.0.0 时期,加入了 State API,即 ValueState.ReducingState.ListState 等等.State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新,它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State,却能够自动享受到状态的一致性保证,不会因为故障而丢失状态.包括后来 Apache Beam 的 State API 也从中借鉴了很多. 在 Flink 1.1.0 时期,支持了 Session Wi

摘要:Apache Flink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,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.目前,Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布,该版本有什么样的里程碑意义,又具有哪些重点改动和新功能呢?本文中,阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍. 演讲嘉宾介绍: 本次分享主要分为以下三个方面: Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新

8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布,早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码.当前 Flink 1.9.0是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次发版,修改代码150万行,此次发版不仅在结构上有重大变更,在功能特性上也更加强大与完善.本文将为大家介绍 Flink 1.9.0 有哪些重大变更与新增功能特性. 在此先简单回顾一下阿里巴巴 Blink 开源的部分要点: Blink 开源的

随着Flink 1.10的发布,对SQL的支持也非常强大.Flink 还提供了 MySql, Hive,ES, Kafka等连接器Connector,所以使用起来非常方便. 接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下: 1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备. 2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用. 3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用. 4. 构建按分类进行排行,取出想要的结果应用. 1. 搭建流式应用所需要的环境准备 Kafka,用于将数据写入到Kafka中,然后Flink

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,