本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 各种Connector 1.1Connector是什么鬼 Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现,可以实现Flink与各种存储.系统的连接 注意:数据进出Flink的方式不止Connectors,还有: 1.Async I/O(类Source能力):异步访问外部数据库 2.Querya

转:linux中fork, source和exec的区别 shell的命令可以分为内部命令和外部命令. 内部命令是由特殊的文件格式.def实现的,如cd,ls等.而外部命令是通过系统调用或独立程序实现的,如awk,sed. source和exec都是内部命令. fork   使用 fork 方式运行 script 时, 就是让 shell(parent process) 产生一个 child process 去执行该 script, 当 child process 结束后, 会返回 parent

source与./执行的区别作用:使文件生效区别:1.source不需要文件有可执行(x)权限,而./需要文件有x权限,否则报错2.source执行是在当前shell中执行,./在当前shell的子shell执行 eg:

在eclipse下,package,source folder,folder都是文件夹.  它们的区别如下:  package:当你在建立一个package时,它自动建立到source folder下,也只能建立在这个目录之下.  source folder:存放java源代码的文件夹,当然也包括一些package文件夹,还可以包含其他文件.  项目构建后,source folder里面的java自动编译成class文件到相应的/web-inf/classes文件夹中,其他文件也会移到/web-

在bash shell中,source.exec以及sh都可以用来执行shell script,但是它们的差别在哪里呢? sh:父进程会fork一个子进程,shell script在子进程中执行 source:在原进程中执行,不会fork子进程 exec:在原进程中执行,但是同时会终止原进程 注:使用export会把父进程中的变量向子进程中继承,但是反过来却不行,在子进程中,不管环境如果改变,均不会影响父进程   下面用一个例子来讲解 1.sh #!/bin/bash A=B echo "PID

在linux shell编程中, 随着脚本处理规模的变大, 会嵌套调用子进程. 但父进程以不同的方式调用子进程, 其结果和背后的机制不尽相同.这边就简单描述下source/fork/exec调用子进程的区别. 编写如下脚本 executor.sh #! /bin/bash echo "script:$0, pid: $$" 分别以source/fork/exec调用子脚本的代码片段 echo "script:$0 pid: $$, tag 1" source ./e

source FileName 作用:在当前bash环境下读取并执行FileName中的命令. 注:该命令通常用命令“.”来替代. 如:source .bash_rc 与 . .bash_rc 是等效的. source命令(从 C Shell 而来)是bash shell的内置命令.点命令,就是个点符号,(从Bourne Shell而来)是source的另一名称.同样的,当前脚本中配置的变量也将作为脚本的环境,source(或点)命令通常用于重新执行刚修改的初始化文档,如 .bash_profi

原文:http://blog.csdn.net/u014079773/article/details/66973910 https://www.cnblogs.com/shihaiming/p/7356182.html 在eclipse下package,source folder,folder都是文件夹 ,如下截图所示: 由上面的截图发现创建文件的图标显示不用,注意区别. 它们的区别如下:  package:当你在建立一个package时,它自动建立到source folder下也只能建立在这个

https://github.com/apache/flink/tree/master/docs https://github.com/flink-china/1.6.0 https://github.com/alibaba/flink

http://vinoyang.com/2016/05/05/flink-stream-source/ http://vinoyang.com/2016/12/28/flink-runtime-communicate-api/ http://vinoyang.com/2017/01/26/flink-runtime-specific-task/ http://chenyuzhao.me/2017/02/09/flink%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A0%88/ http://che

source folder source folder下面的Java文件都会被编译,编译后的文件会被放在我们设置的某个文件夹下面(一般我们设置成WEB-INF/classes),source folder下面的非java文件会被copy一份放在我们的设置的文件夹下面,下图为设置方式: package package,必须存在于source folder下面,上下级通过.来区分,他的路径最后组成了每一个类的包路径名 folder folder就是普通的文件夹 相互之间转换 package 转成 f

背景 今天写几个shell脚本,使用一个公共的config.sh,但是export出来的东西在另外的*.sh中不能直接用,这让我很惆怅,印象中就是可以export出来给别的shell用啊,只要不是下一次就行啊... 查资料 果然是我图样图森破啊,知识半吊子水都没啊. 查到这样一篇http://blog.csdn.net/dance_rise/article/details/8573560 结论 ./test.sh 就是bash test.sh,在子进程中执行 . ./test.sh与source

在bash shell中,source.exec以及sh都可以用来执行shell script,但是它们的差别在哪里呢? sh:父进程会fork一个子进程,shell script在子进程中执行 source:在原进程中执行,不会fork子进程 exec:在原进程中执行,但是同时会终止原进程 注:使用export会把父进程中的变量向子进程中继承,但是反过来却不行,在子进程中,不管环境如果改变,均不会影响父进程

idea中,有时新导入的工程会出现 类的标识为红色的J,此时为无效,并且该类不能被编译,这是因为该类所在的文件夹java没有被标记为Sources Root,而放置配置文件的resources文件夹没有被标记为Resources Root,这时是不能够被编译的. 标记文件夹可以右键,最下边有一个 Mark Directory as ,选择对应的文件夹类型,或者在 project Structure里面设置.

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

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本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink. What Is Flink 一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理.这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模拟批处理, spark streaming也可以进行微批处理, 虽说在性能延迟上处于亚秒级别, 但

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该