在本指南中，我们将从头开始，从设置Flink项目到在Flink集群上运行stream分析程序。
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.
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。
在 StreamExecutionEnvironment 中，可以使用 readTextFile 方法直接读取文本文件，也可以使用 readFile 方法通过指定文件 InputFormat 来读取特定数据类型的文件，如 CsvInputFormat。
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink在windows和linux中安装步骤，和示例程序的运行，包括本地调试环境，集群环境。另外介绍Flink的开发工程的构建。
一个文件，统计文件中每个单词出现的次数，分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)
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
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。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
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。
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
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
maven是一款优秀的服务构建工具，基于约定优于配置原则，提供标准的服务构建流程。maven的优点不仅限于服务构建，使用maven能够做到高效的依赖管理，并且提供有中央仓库可以完成绝大多数依赖的下载使用。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
若是不引入该依赖，项目启动直接报错：Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/connector/base/source/reader/RecordEmitter
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋，为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中，KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一，扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践，帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
Flink出来已经好几年了，现在release版本已经发布到1.10.0（截止2020-05-05），统一了批处理和流处理，很多大公司也都用到生实际务中，跑得也很high。这些大家都知道，但是当我开始考虑怎么在工作中落地flink的时候，我不知道怎么入手。公司比较小，目前没有实时计算，但是etl任务跑得比较慢，效率上有些跟不上。我的思路是想先试着用Flink来处理一些离线任务，看看能不能提升效率，同时为落地实时计算做准备。全网找了半天资料，文章倒是很多，包括一些付费资源，大部分的实例代码都跑不通，真的是跑不通。当然有部分原因是因为我对flink了解太少，但是完整的跑通除了word count之外的代码不应该是一件比较麻烦的事。
数据的接入可以通过将数据实时写入Kafka进行接入，不管是直接的写入还是通过oracle和mysql的实时接入方式，比如oracle的ogg，mysql的binlog
本文介绍了如何使用 Apache Beam 实现 WordCount 程序，通过一个简单的 Maven 项目结构，展示了如何通过 Apache Beam 及其相关依赖和配置，使用 Spark、Flink 和 Apex 等大数据框架来运行并执行 WordCount 程序。
链接: https://pan.baidu.com/s/1JvgAZpqoOPJ0ecfxUbLo4Q 提取码: pur8 –来自百度网盘超级会员v4的分享
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。在 CSP 中，Kafka 作为存储流媒体底层，Flink 作为核心流处理引擎，支持 SQL 和 REST 接口。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道，其中时间是一个关键因素，例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
在使用 Flink 进行数据处理时，数据经 Data Source 流入，然后通过系列 Transformations 的转化，最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出，Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发，具体如下：
我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。
本文是《Flink的sink实战》系列的第三篇，主要内容是体验Flink官方的cassandra connector，整个实战如下图所示，我们先从kafka获取字符串，再执行wordcount操作，然后将结果同时打印和写入cassandra：
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、
导读：本文来自社区用户武舞悟老师在 IDEA 中逐步排查 Dinky 使用 Flink kafka 连接器问题的经验分享。
作者：刘泽善，腾讯CSIG专家工程师 前言 Flink 可以说已经是流计算领域的事实标准，其开源社区发展迅速，提出了很多改进计划（Flink Improvement Proposals，简称 FLIP [1]）并不断迭代，几乎每个新的版本在功能、性能和使用便捷性上都有所提高。Flink 提供了丰富的数据连接器（connecotr）来连接各种数据源，内置了 kafka [2]、jdbc [3]、hive [4]、hbase [5]、elasticsearch [6]、file system [7] 等常见的
Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。 Apache Flink 社区发布了 Flink 1.13 的另一个错误修复版本。
flink-connector-base模块主要是提供连接外部系统和数据源的基础功能，为其他具体的连接器模块提供了通用的接口和类。通过使用flink-connector-base，可以方便地实现自定义的连接器，并将Flink与各种外部系统集成起来，所以需要引用DataStream API,均需要加上此依赖。
构建kafka相关的环境不是本文重点，因此这里利用docker快速实现，步骤如下：
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇，而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干，例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
（1）上传apache-maven-3.6.1-bin.tar.gz到/opt/software目录，并解压更名
互联网时代，电子支付方式日益便捷，而信用卡欺诈手段也在不断向高科技、专业化、规模化发展，案件实施过程隐蔽，更易造成巨大损失。诈骗者通常会先入侵安全级别较低的系统来盗窃卡号，用盗得的信用卡进行小额消费测试，如果测试成功，则会用此信用卡进行大笔消费，购买倒卖财物，进而达到诈骗敛财的目的。
1、pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
由IDEA选择的版本2.1.16切换成1.5.10版本时，发现在项目正常启动时跳转themeleaf页面访问不到，报404。
github 地址：https://github.com/DataLinkDC/dlink
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
作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发布于 Uber 官方博客，InfoQ 经授权翻译如下 Uber 的目的就是要让全世界变得更好，而大数据是一个非常重要的部分。Presto 和 Apache Kafka 在 Uber 的大数据栈中扮演了重要角色。Presto 是查询联盟的事实标准，它已经在交互查询、近实时数据分析以及大规模数据分析中得到应用。Kafka 是一个支持很多用例的数据流中枢，比如 pub/sub、流处理等。在这篇文章中，我们
1.Flink1.8.0引入对状态的清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理？ 2.保存点兼容性方面，不在兼容哪个版本？ 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化？ 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件？ Flink1.8发布，主要改变如下： 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下：
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
本文主要是讲讲flink的源码编译，案例运行，flink源码调试过程。调试flink的源码及案例，需要先clone工程，编一下源码，去掉规范检查，修改工程，最后才是调试运行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
