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当flink作业将数据写入hdfs文件时，是否可以每小时执行一次分区添加？

当 Flink 作业将数据写入 HDFS 文件时，可以每小时执行一次分区添加。Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了丰富的 API 和工具，用于实时流处理和批处理任务。HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。

在 Flink 中，可以使用 Hadoop FileSystem API 将数据写入 HDFS 文件。对于每小时执行一次分区添加的需求，可以通过以下步骤实现：

配置 Flink 作业的时间触发器：可以使用 Flink 提供的时间触发器（如 EventTime 或 ProcessingTime）来触发每小时的分区添加操作。具体的配置方式取决于作业的需求和数据流的特性。
编写分区添加逻辑：在每个触发器触发时，编写逻辑来添加新的分区。可以使用 Hadoop FileSystem API 创建新的分区，并将数据写入新的分区中。
确保数据一致性：在进行分区添加时，需要确保数据的一致性。可以使用 Flink 提供的检查点机制来实现容错性和一致性保证。

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腾讯云 Flink：https://cloud.tencent.com/product/flink
腾讯云 HDFS：https://cloud.tencent.com/product/hdfs

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。

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支持高可用性配置 Flink可以与YARN、HDFS、ZooKeeper等紧密集成，配置高可用，从而可以实现快速故障恢复、动态扩容、7×24小时运行流式应用等作业。...Flink可以将任务执行的快照保存在存储介质上，当需要停机运维等操作时，下次启动可以直接从事先保存的快照恢复原有的计算状态，使得任务继续按照停机之前的状态运行。...因此可以说，Flink中的数据流或数据集是由若干个分区组成的。数据流或数据集与分区的关系如图： Flink安装及部署 Flink可以在Linux、macOS和Windows上运行。...在执行过程中，查看Flink YARN Session集群的WebUI，如图: 当作业执行完毕后，查看HDFS/result.txt文件中的结果，如图：分离模式如果希望将启动的Flink YARN...Session集群在后台独立运行，与Flink客户端进程脱离关系，可以在启动时添加-d或--detached参数，表示以分离模式运行作业，即Flink客户端在启动Flink YARN Session集群后

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