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Flink在IDEA中开发是一件比较困难的事情,网上没有参考资料,就算就业说的太过笼统,不知道是会了不说还是不会瞎说,为了解决flink这个问题,本人特别做了一遍开发的简单说明.主要考虑两个问题,1.语言环境的搭建.2.flink代码编译通过并运行 获取更多大数据视频资料请加QQ群:947967114 首先解决第一个问题: 创建一个maven环境,maven的配置方式不在介绍.也就是说看本文之前首先应该确保IDEA下的maven正常: [if !supportLists]1.[endif]创建一

本篇文章首发于头条号Flink程序是如何执行的?通过源码来剖析一个简单的Flink程序,欢迎关注头条号和微信公众号"大数据技术和人工智能"(微信搜索bigdata_ai_tech)获取更多干货,也欢迎关注我的CSDN博客. 在这之前已经介绍了如何在本地搭建Flink环境和如何创建Flink应用和如何构建Flink源码,这篇文章用官方提供的SocketWindowWordCount例子来解析一下一个常规Flink程序的每一个基本步骤. 示例程序 public class SocketWi

Idea中运行flink程序,报错找不到类,其中pom文件中一项依赖为: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> <

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

1. mac平台安装flink(默认最新版) brew install apache-flink 安装结果: Version 1.7.1, commit ID: 89eafb4 2. jdk版本,我尝试使用了Java8和Java11,都能兼容 3. 在flink的安装目录下,启动flink 目录一般默认在/usr/local/Cellar/apache-flink/1.7.1/ (查找flink安装目录:find / -name flink) ./start-cluster.sh 4. 访问lo

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx

准备工作 1.安装查看 Java 的版本号,推荐使用 Java 8. 安装 Flink 2.在 Mac OS X 上安装 Flink 是非常方便的.推荐通过 homebrew 来安装. brew install apache-flink 3.检查安装: flink --version 结果: Version: 1.6.0, Commit ID: ff472b4 4.启动 flink zhisheng@zhisheng  /usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0/

Flink程序遵循一定的编程模式.DataStream API 和 DataSet API 基本具有相同的程序结构.以下为一个流式程序的示例代码来对文本文件进行词频统计. package com.realtime.flink.streaming import org.apache.flink.apijava.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnv

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------

一.前言 个人感觉学习Flink其实最不应该错过的博文是Flink社区的博文系列,里面的文章是不会让人失望的.强烈安利:https://ververica.cn/developers-resources/. 本文是自己第一次尝试写源码阅读的文章,会努力将原理和源码实现流程结合起来.文中有几个点目前也是没有弄清楚,若是写在一篇博客里,时间跨度太大,但又怕后期遗忘,所以先记下来,后期进一步阅读源码后再添上,若是看到不完整版博文的看官,对不住! 文中若是写的不准确的地方欢迎留言指出. 源码系列基于Fl

Flink 系统配置 Flink 提供了多个配置参数,用于调整Flink的行为与性能,所有参数均在flink-config.yaml 文件中.下面我们介绍一下几个主要配置. Java and Classloading 默认情况下,Flink启动JVM进程时,会使用系统环境变量里的PATH路径.当然,如果要使用自定义的Java 版本,可以指定JAVA_HOME 环境变量,或是Flink配置文件里的env.java.home 参数.Flink的JVM进程在启动时,也可以配置自定义的JVM 选项(例如

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false

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Flink一般架构和处理模型 本文翻译自General Architecture and Process Model --------------------------------------------------------------------- 一.处理过程 当Flink系统启动时,首先启动JobManager和一至多个TaskManager.JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是执行并行程序的worker.当系统以本地形式启动时,一个JobManag

Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(

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. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为

Flink 1.4没出来以前,一直使用Flink 1.3.2,感觉还算稳定,最近将运行环境升级到1.4,遇到了一些坑: 1.需要将可运行程序,基于1.4.0重新编译一次 2.对比了一下flink-conf.yml中的配置,发现一处不同点: # The port under which the web-based runtime monitor listens.# A value of -1 deactivates the web server. 1.3.2:jobmanager.web.port