在Windows上安装 从官方网站下载需要的二进制包 比如我下载的是flink-1.2.0-bin-hadoop2-scala_2.10.tgz,解压后进入bin目录 可以执行bat文件,也可以使用cygwin执行sh文件 然后可以在浏览器中输入http://localhost:8081打开管理页面 创建和执行wordcount示例程序 使用idea新建一个Maven工程 我这里使用Intellij IDEA进行开发 使用"new project"创建一个maven工程 指定示例程序的

一.前言 近几年大数据是异常的火爆,今天小编以java开发的身份来会会大数据,提高一下自己的层面! 大数据技术也是有很多: Hadoop Spark Flink 小编也只知道这些了,由于Hadoop,存在一定的缺陷(循环迭代式数据流处理:多 并行运行的数据可复用场景效率不行).所以Spark出来了,一匹黑马,8个月的时间从加入 Apache,直接成为顶级项目!! 选择Spark的主要原因是: Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据 通信是基

流计算这两年很火了,可能对数据的实时性要求高.现在用的hadoop框架,对流计算的支持,主要还是微批(spark),也不支持“Exactly Once”语义(可以使用外接的数据库解决),公司项目可能会用所以就下载了个Flink试试. 1. 下载解压 打开官网:https://flink.apache.org/, “DOWNLOAD”,下载对应 hadoop 和scala 版本.Flink以来JDK和HADOOP,提前下载. [root@spring software]# wget http://

一.scala安装 1. 安装jdk 有mac专用的jdk安装包,这里下载安装jdk1.8 2. 安装scala 2.1下载scala 2.2解压到指定目录 tar -zxvf /Users/lodestar/Desktop/临时/scala-2.12.15.tar -C /Users/lodestar/software 2.3环境变量配置 vi ./bash_profile 我本机装过python和maven,这里再加入scala配置 PATH="/Library/Frameworks/Pyt

一. 下载资料 1. JDK 1.6 + 2. Scala 2.10.4 3. Hadoop 2.6.4 4. Spark 1.6 二.预先安装 1. 安装JDK 2. 安装Scala 2.10.4 解压安装包即可 3. 配置sshd ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys mac 启动sshd sudo launchctl load -w /System/

大数据软件安装之Hadoop(Apache)(数据存储及计算) 一.生产环境准备 1.修改主机名 vim /etc/sysconfig/network 2.修改静态ip vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="eth0" IP

Flink 剖析 1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink 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(Flink Runtime),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

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发

1.下载安装包并解压 下载网址:https://flink.apache.org/ 版本选择可以根据安装的hadoop版本和Scala版本进行选择 我用的是:flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz 解压:tar -xvf flink-1.3.3-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz 2.启动Flink服务 $ ./bin/start-cluster.sh 3.访问测试 http://35.145.46.102:8081

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以

大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Had

深入理解Apache Flink核心技术 2016年02月18日 17:04:03 阅读数:1936 标签: Apache-Flink数据流程序员JVM   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861 作者:李呈祥 作者简介:Intel BigData Team软件工程师,主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化,Apache Hive Committer,Apach

https://mp.weixin.qq.com/s/noD2Jv6m-somEMtjWTJh3w 本文是根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由阿里巴巴高级开发工程师沙晟阳分享,主要面向于初次接触 Flink.或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学.希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink,并着手相关开发调试工作. 主要内容: Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用 单机 Standalone 模式 多机 Standalone 模式 Yarn 集群

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布.此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版).同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点.此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4

维基百科在 IRC 频道上记录 Wiki 被修改的日志,我们可以通过监听这个 IRC 频道,来实时监控给定时间窗口内的修改事件.Apache Flink 作为流计算引擎,非常适合处理流数据,并且,类似于 Hadoop MapReduce 等框架,Flink 提供了非常良好的抽象,使得业务逻辑代码编写非常简单.我们通过这个简单的例子来感受一下 Flink 的程序的编写. 通过 Flink Quickstart 构建 Maven 工程 Flink 提供了 flink-quickstart-java

 2016-04-30 22:24:39    Yanjun 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(Flink Runtime),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,因为他们它们所提供的SLA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,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独

先上代码: table = tablexx.select('*).tablexx.groupBy('x).select('x, xx.count ) tableEnvironment // declare the external system to connect to .connect( new Kafka() .version("0.10") .topic("test-input") .startFromEarliest() .property("z

https://www.elastic.co/cn/blog/building-real-time-dashboard-applications-with-apache-flink-elasticsearch-and-kibana Fabian Hueske Share Gaining actionable insights from continuously produced data in real-time is a common requirement for many business