最新实例
大数据处理技术应用解析
在IT行业中,快速就业往往意味着需要掌握一系列核心技术,以便适应不同领域的职位需求。本课程关注的是大数据处理领域,重点讲解了Linux操作系统的基本操作,以及Hadoop生态中的关键组件,如Kafka、Hive、Flink、Spark和HBase。这些技术是当今大数据处理和分析的重要工具。Linux基础阶段,学习者需要熟练掌握常用命令,例如find、ls、cd等。find命令用于查找文件,通过不同的参数如-mtime可以按文件修改时间进行筛选。ls命令用于查看目录内容,其各种选项如-a、-l能提供详细的文件信息。cd命令用于切换目录,而tree命令(非标准命令,需要安装)则有助于查看目录的层级
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2024-08-31
Apache Flink 1.8.0大数据处理框架全面解析
Apache Flink是一个流处理和批处理框架,以其强大的实时计算能力、高效的容错机制和丰富的数据连接器而闻名。深入探讨了Flink 1.8.0版本,包括其核心特性、安装步骤和基本操作。Flink 1.8.0版本引入了多项改进和新特性,如状态管理优化、SQL与Table API增强、Changelog支持和Kafka集成加强。安装Flink 1.8.0后,用户可以通过各种API和窗口操作处理无界和有界数据流,并享受严格的Exactly-once语义保证。
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2024-08-31
Docker与Flink的结合
Docker与Apache Flink的集成方法是当前技术领域的关键话题。Apache Flink作为流处理和批处理框架,在分布式环境中展现出卓越的性能和灵活性。
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2024-08-30
使用Flink SQL实现电商用户行为实时分析
将利用Kafka、MySQL、Elasticsearch和Kibana,使用Flink SQL构建一个实时分析电商用户行为的应用。所有的实战演练将在Flink SQL CLI中进行,完全基于SQL文本,无需编写Java或Scala代码,也无需安装IDE。实验的最终成果将展示在中。
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2024-08-30
iceberg-spark-runtime-3.2_2.12-1.3.1.jar
iceberg-spark-runtime-3.2_2.12-1.3.1.jar是用于实时数据湖的Spark运行时。
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2024-08-29
grafana最新版安装包下载
grafana 6.7.4 linux版本安装包是一款由go语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展示。它是网络架构和应用分析中最受欢迎的时序数据展示工具,目前已经支持大多数常见的时序数据库。用户可以通过下载安装包快速部署并开始使用。
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2024-08-27
深入理解Flink开发环境配置与基本API概念
Apache Flink是一款开源的流处理框架,支持批处理和实时数据流处理。在学习和应用Flink时,建立合适的开发环境至关重要。必备工具包括Java 1.8、Eclipse、Maven等,通过正确安装和配置这些工具,可以顺利搭建Flink开发环境。Flink提供了DataSet API和DataStream API来分别处理批处理和流处理数据。这些API是开发过程中的核心概念,通过它们可以高效处理数据集。
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2024-08-27
FLINK-1.13.2资源包下载链接
在搭建cdh6.3.2环境时,使用了FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11.tar资源包,验证通过,包含FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel、FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel.sha和manifest.json三个文件,适用于centos7.6+jdk8+maven3.8.8环境。
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2024-08-23
Apache Flink Connector开发详解
Apache Flink是一款流处理框架,专为实时数据处理和分析设计。它保证低延迟、高吞吐量和精确一次的状态一致性。Flink的关键特性包括流处理、批处理(作为特殊流处理情况)和事件时间处理。Connectors是Flink连接外部系统的关键组件,如数据库、消息队列或文件系统,用于数据的输入和输出。Flink Connector开发涉及Connector概述、Source Connector、Sink Connector、Stateful Processing、Event Time & Watermarks以及Exactly-once Semantics等方面。开发者可通过实现Flink提供的
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2024-08-23
Apache Hudi深度解析1.10.0版本详细探讨
Apache Hudi(Hadoop Upsert Delta Log for Incremental Processing)是一个开源的数据湖框架,专为大规模数据集提供实时更新、查询和分析功能。它由Uber贡献给了Apache软件基金会,现在是Apache顶级项目之一。在Hudi 1.10.0版本中,我们能够深入理解其核心机制和新特性。解压“hudi-master.tar.gz”可以详细研究Hudi的源码,进一步了解其内部运作机制。Hudi基于Hadoop生态系统,支持HDFS和S3等分布式存储。其核心组件包括Delta Log、MOR表、COW表、HoodieTimeline和Hoodie
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2024-08-22