Flink1.13.6 MySQL5.7.27 JDK8 Hadoop3.1.4 集成环境Idea2020
学习一门新的编程语言时,往往会从"hello world"程序开始,而接触一套新的大数据计算框架时,则一般会从WordCount案例入手,下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例,来编写Flink代码,Flink底层源码是基于Java代码进行开发,在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外,还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序,在后文章中我们将会主要使用Java和Scala来编写Flink程序。下面来准备下Flink开发环境。
安装 查看java 版本,我的版本是java 8 下载flink,下载地址https://flink.apache.org/downloads.html 下载完了之后,解压并且执行: ./start-
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
前言 本文使用环境版本 Hive:2.3.9 Flink:flink-1.12.7-bin-scala_2.12 依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/dev/table/overview/
用于学习,在IDEA上开发的flink job,能直接在IDEA运行,如果运行时依赖的flink框架是我们自己编译构建的,就做到了从业务到框架都可以修改源码并验证,起到了很好的学习和动手实践效果;
Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。说起Flink那么必定会和Spark比一比,从slogan来看也能看出来一些区别(详细内容,可以参考下面链接):
如果没配置Maven的环境变量,需要先CD到maven的安装目录,因为没配置环境变量,mvn命令是无法在maven安装目录以外的目录运行。 cd C:\Maven\apache-maven-3.6.3\bin 然后执行下面命令格式如下:
gitee地址:https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git 源码直接下载可运行,模块:aurora_flink Flink 版本:1.18.0 Jdk 版本:11
最近一直在跟进flink_sql,为以后做更深入的了解做准备,这篇主要记录一下运行sql_client源码的过程~~
使用maven初始化第一个flink的wordcount应用,将应用打包上传到flink-standalone集群,运行起来。
依次执行:clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)。
Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ,如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序,可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示,代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面,搜索 Scala 插件并进行安装,安装完成后,重启 IDEA 即可生效。
Flink有个UI界面,可以用于监控Flilnk的job运行状态 http://localhost:8081/
提到了.mvn/wrapper/maven-wrapper.jar和当前jdk版本不兼容…
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink CEP[1] 是在 Flink 上层实现的复杂事件处理库。本文将为您详细介绍如何使用 Flink CEP 实现对复杂事件的处理。示例程序使用 D
注意!使用迭代器的时候对象必须是实现持久化的,否则报错,详情可以看我的另外一篇文章、
读取文本文件,例如遵守 TextInputFormat 规范的文件,逐行读取并将它们作为字符串返回。
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala,所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录,其中包括Java项目模块和Scala项目模块,将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下:
获取Flink源代码的方式有两种:一种是通过官网的源代码下载地址直接下载,另一种是通过git clone的方式。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink Jar 作业既支持使用 DataStream API 编程也支持使用 Table API/SQL 编程, Table API 和 SQL 也
在安装好Flink以后,只要快速构建Flink工程,并完成相关代码开发,就可以轻松入手Flink。
大家期盼已久的1.9已经剪支有些日子了,兴冲冲的切换到跑去编译,我在之前的文章《尝尝Blink》里也介绍过如何编译,本文只针对不同的地方以及遇到的坑做一些说明,希望对遇到同样问题的朋友有一些帮助。
拉取flink1.10.1的代码后,idea中全局查找一下flink.shaded.version,确定应该选择的flink-shaded版本
本文基于上述组件版本使用flink插入数据到hudi数据湖中。为了确保以下各步骤能够成功完成,请确保hadoop集群正常启动。
IDEA是常用的IDE,我们编写的flink任务代码如果能直接在IDEA运行,会给学习和开发带来很大便利,例如改完代码立即运行不用部署、断点、单步调试等;
1、创建Maven项目,pom.xml文件如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.o
从上一节wordcount的示例可以看到,flink的处理过程分为下面3个步骤:
本文简述通过maven和gradle快速构建的Flink工程。建议安装好Flink以后构建自己的Flink项目,安装与示例运行请查看:Flink快速入门--安装与示例运行.
groupBy会将一个DataSet转化为一个GroupedDataSet,聚合操作会将GroupedDataSet转化为DataSet。如果聚合前每个元素数据类型是T,聚合后的数据类型仍为T。
在这个数据驱动的时代,掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中,Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架,Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说,Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此,我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章,希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" x
官网:https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1)事件驱动型(Event-driven) 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序,它从一个或多个事件流接收事件,并通过触发计算、状态更新或外部操作对传入事件作出反应。 事件驱动应用程序是传统应用程序设计的一种发展,它具有分离的计算和数据存储层。在这种体系结构中,应用程序从远程事务数据库读取数据并将其持久化。 相反,事件驱动应用程序基于有状态流处理应用程序。在这个设计中,数据和计算被放在同一个位置,从而产生本地(内存或
Flink提供了多个层次的API供开发者使用,越往上抽象程度越高,使用起来越方便;越往下越底层,使用起来难度越大
首先我们需要需要了解的一个概念是Apache Flink支持处理流式计算(stream)和批量计算(batch),但是在目前版本中这两种计算方式各自拥有自己独立的API,本系列文章只讨论流式计算(stream)。
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容,目前经过测试,Hudi0.8.0版本开始支持Flink,通过Flink写数据到Hudi时,必须开启checkpoint,至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
点击左上角File->new Project->后面直接点击下一步->GroupID与artifactId、version随便填写->填写项目名称,点击完成。
注:数据文件/Users/jimmy/Downloads/word.txt的位置,大家可根据实际情况调整,该文件的内容类似:
Flink具有特殊类DataSet并DataStream在程序中表示数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet数据有限的情况下,对于一个DataStream元素的数量可以是无界的。
直接下载解压可用 https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git 模块:aurora_flink 主类:GetParamsStreamingJob
原因:flink1.8版本之后已弃用该参数,ResourceManager将自动启动所需的尽可能多的容器,以满足作业请求的并行性。解决方法:去掉即可
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。
相信经过前面几篇 Flink 文章的学习,大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客,我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。
Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用
Flink提供了丰富的客户端操作来提交任务,本文在Restful方式上提供扩展,其余四种方式可观看flink-china系列教程-客户端操作的具体分享,传送门:https://www.bilibili.com/video/av47600600/
1、pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
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