Apache Flink 1.2 版本支持 ClickHouse SQL 交互依赖包.zip

此存储库包含 Apache Flink 项目的多个依赖项。这些依赖项的目的是在 Flink 发行版中提供依赖项的单个实例，而不是每个单独的模块对依赖项进行着色。除了 flink-shaded-hadoop-2 之外，这里包含的着色依赖项不公开任何传递依赖项。它们可能是自包含的，也可能不是自包含的。在使用这些依赖项时，建议直接处理 t。

这是一个 Apache Spark 开发所需的依赖包，适用于第一个 Spark 开发示例。

根据所提供的文档内容，可以了解以下信息：1. Apache Flink简介：Apache Flink是一个开源的流处理框架，支持高吞吐量、低延迟的数据处理，具备容错机制，确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调，Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制，实现“恰好一次”状态计算。此外，Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口，以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器，同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置：了解Flink的安装和配置步骤，包括在Windows和Linux系统上的安装，配置SSH、Java和Flink，

“flink-1.13.6_cdc”指的是Apache Flink的1.13.6版本，专为Change Data Capture (CDC)设计。Apache Flink是一款流行的开源流处理框架，支持实时数据流处理。CDC技术用于捕获数据库中的变更事件，并将其传输到其他系统进行处理或存储。该资源包包含了部署Flink CDC环境所需的所有组件和配置，如Flink运行时、相关连接器及配置文件。子文件包括Flink MySQL CDC连接器的JAR文件（版本2.0.1）和Flink SQL Elasticsearch 7连接器的JAR文件。此外，还包含了Flink 1.13.6的二进制发行版，用

20190629Apache Flink Meetup北京站.zip是关于Apache Flink技术交流活动的压缩文件，日期为2019年6月29日，地点在北京。文件内容可能包含演讲稿、幻灯片、录音或参会者的交流资料，主要围绕Apache Flink这一开源流处理框架展开。描述非常简洁，直接点明了这是一个与Apache Flink相关的Meetup活动，发生在2019年6月29日的北京。Meetup通常是指技术爱好者或专业人士聚集在一起讨论特定主题的线下活动，因此我们可以预期这个压缩包中的内容可能涵盖Flink的最新发展、应用案例、技术深度解析等。标签“flink”明确了这个压缩包的核心内容是

Apache Phoenix 的 4.8.1 版本包，专为 HBase 1.2 打造，挺适合用来做结构化查询的。它把 SQL 语句转成 HBase 的扫描操作，查询效率还挺高的。JDBC 接口也有，写 Java 代码连接查询蛮方便的。JOIN、GROUP BY这些 SQL 你都能用，像写普通数据库一样。平时搞日志、报表之类的就靠它，响应也快。安装也不复杂，解压就能用，改几个配置就能连上集群。想提升查询体验，又不想折腾 HBase 底层 API 的话，Phoenix 真挺香。

Flink 连接 ClickHouse 的 connector 资源还挺稀缺的，是flink-connector-clickhouse-1.12.1.jar，在阿里云上几乎找不到了。不过如果你需要的话，这个资源包能帮你搞定 Flink 和 ClickHouse 的连接，数据传输流畅性也还不错。说实话，这个资源包挺适合需要高性能数据的场景，是大数据应用，Flink 的流式计算性能强，ClickHouse 作为高效的列式数据库，搭配使用效果挺好。需要注意的是，这个版本已经挺久远了，如果你对版本要求严格，可以考虑选择更高版本的 connector。至于资源的下载，阿里云已经不再了，你可以通过其他渠道

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

flink on yarn 跑不起来？遇到 NoClassDefFoundError: com/sun/jersey 异常？别慌，老司机来帮你。其实就是缺了几个依赖包，挺常见的事儿。你只要把压缩包里那 4 个 jersey 相关 jar 包 拷到 flink/lib 目录下，基本就能搞定，运行也就顺畅多了。