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Flink集群部署指南
Flink 集群部署蛮,Flink-Standalone-Cluster 文档是个挺不错的指南,直接手把手带你走一遍。Flink 的配置方式其实并不复杂,掌握了基本的集群配置和调优技巧,你就能在生产环境中顺利运行了。而且,文档里有多实际应用的建议,能你一些常见问题。如果你在集群部署过程中遇到麻烦,完全可以参考文档里的步骤,避免踩坑。
Flink TaskManager任务调度与SVPWM谐波分析
TaskManager 是 Flink 中最基础的资源管理组件,负责管理任务的执行。它不仅涉及内存、磁盘 IO 的管理,还需要高效的通信机制。MemoryManager 会将对象序列化后存储在自己的内存段里,这样避免了 JVM 自带的内存管理问题。IOManager 则通过同步和异步两种模式优化磁盘 IO 的读写。这个设计使得 Flink 在高负载场景下能够保持高效性。如果你需要深入了解 Flink 的底层资源管理,可以关注这部分内容,了解如何让 Flink 海量数据时不掉链子。 与任务调度和执行相关的技术资源也多,像 FFTs、MATLAB 中的各种谐波,都是在这类任务中数据的好帮手。你可以
CDH 6.3.2集成Flink 1.12.0预编译包
CDH 6.3.2 集成 Flink 1.12.0 的预编译包,适配好了各种依赖,少走多坑。你只需要把包下好,改几个配置,部署一下,就能在 CDH 上跑 Flink 任务了。适合不想从源码折腾、想快速上线的朋友,真的挺省事的。
Kylin搭建与配置示例
Kylin 的搭建过程比较细,踩坑也不少,不过一旦环境通了,SQL 查询速度是真的快,适合做那种多维数据的场景。如果你用过 Hive+HBase,对这套架构应该不会太陌生。Kylin 主要靠 Hadoop 做计算、HBase 存立方体,Hive 管元数据,所以三者得先配好,顺序不能乱。压缩包用tar -zxvf解开,路径建议放清楚,不续找起来挺麻烦。是配置文件,像hive-site.xml,一定得对上 Hive 的部署环境。尤其是用了Hive on Spark的朋友,连接经常出问题,可以试试把配置文件放到apache-hive/conf下面,不过说实话,这也算是权宜之计,最好还是搞清楚背后机制
Apache Flink 2019年5月11日上海站Meetup实时计算框架
想深入了解实时数据流,Apache Flink是一个挺不错的选择。它作为一个开源的流框架,适合大规模数据流,并且在低延迟和高吞吐的实时计算能力上表现得相当给力。Flink 能无界和有界数据流,做实时数据时,简直是手到擒来,适合像互联网监控、预警系统这种应用场景。如果你对事件时间感兴趣,Flink 的事件时间机制适合数据乱序的问题,而且通过窗口机制聚合数据也方便。说到 API,DataStream API和DataSet API是 Flink 的两大法宝,前者针对流,后者则更偏批,适合各种流需求。,Flink 的状态管理和容错机制也蛮厉害的,尤其是在高并发和节点故障时,Flink 通过分布式状态
Spring Web MVC Web应用开发框架
Web on Servlet Stack 的是一个基于 Spring Web MVC 的架构,它对于开发 Web 应用有用。Spring Web MVC 的核心是DispatcherServlet,它负责 HTTP 求并将它们分发给相应的控制器。这个框架的灵活性蛮高的,支持各种配置,比如 XML 和 Java 配置都可以。此外,它对异步求的支持也强,能帮你提高应用的性能。如果你做 Web 开发,Spring Web MVC 应该算是一个比较常用的框架,简单高效。如果你想深入了解,你可以看看里面的视图解析器、拦截器和内容协商机制这些常用功能,是多语言和文件上传的时候会挺有的。嗯,它的错误机制也全
Learning Apache Flink实时计算框架
如果你对流感兴趣,Apache Flink可是个棒的选择哦。它不仅能实时数据流,还适合大规模数据的计算。Learning Apache Flink.epub这本书挺适合刚入门的同学,内容通俗易懂,了 Flink 的基本概念和核心原理。你可以通过这本书了解如何在Flink中事件时间、窗口操作以及如何实现流式数据的实时。如果你有一点基础,配合上相关的示例代码,会更有。另外,如果你想深入了解 Flink 的实际应用,像这篇文章《Apache Flink 流》中提到的Flink的使用场景,绝对能给你多灵感。而且,JAVA 大数据流 Apache Flink 示例代码也能让你快速上手,减少多试错的时间。
In-Depth Guide to Apache Flink for Data Stream and Batch Processing
《Learning_Apache_Flink_ColorImages.pdf》 dives deep into the powerful Apache Flink framework for streaming and batch processing. Here is an in-depth look at the core concepts and functions of each chapter: Chapter 1: Introduction to Apache Flink Apache Flink is an open-source distributed stream proce
Flink-一线公司实时计算实战经验分享
Apache Flink 是一款高度活跃的开源大数据计算引擎,专长于实时计算和流式处理。过去几年,尤其是2019年,Flink 的发展速度显著,GitHub Star 数量翻倍,Contributor 数量持续增长,表明越来越多的开发者和企业正在采用 Flink 并积极参与到其发展中。在中国,Flink 已经被广泛应用于多个一线公司,例如 阿里巴巴、快手、bili、美团点评、小米、OPPO 和 菜鸟网络 等。这些公司利用 Flink 构建了实时计算平台,用于处理大规模的准实时数据分析、实时数仓建设和实时风控等任务。Flink 的高效性能和灵活性使它成为实时数据处理领域的首选工具。 Flink
flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.11.0.jar
文件 flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.11.0.jar 是 Flink SQL 连接器与 Hive 的兼容版本,提供了对 Hive 数据源的读取和写入支持。