$ vi Dockerfile FROM daocloud.io/library/centos:7 MAINTAINER ljy RUN mkdir /usr/local/jdk WORKDIR /usr/local/jdk ADD jdk-8u211-linux-x64.tar.gz /usr/local/jdk ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8.0_211 ENV JRE_HOME /usr/local/jdk1.8.0_211/jre ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH ADD flink-1.14.4-bin-scala_2.12.tgz /opt WORKDIR /opt/flink-1.14.4 EXPOSE 8081 $ docker build -f Dockerfile -t flink . $ docker run -itd -p 8081:8081 --name flink $ docker exec -it flink /bin/bash
Flink旨在以闪电般的速度处理连续的数据流。这个简短的指南将向您展示如何下载、安装和运行最新的Flink稳定版本。您还将
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Apache Flink流处理指南下载
《Stream Processing with Apache Flink》是由Vasiliki Kalavri和Fabian Hueske共同编写的权威指南,深入探讨了流处理的概念、Flink的实现以及流处理应用程序操作。作为一本O'Reilly出版的电子书,以其专业的视角和技术深度,为读者提供了丰富的学习材料。详细阐述了Apache Flink的相关知识,包括流处理基础、Flink架构、API使用、窗口操作、状态管理与容错,以及连接与聚合操作。
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Apache Flink 流处理
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。
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1. 什么是Flink?
Flink 是 Apache 基金会的开源项目,擅长处理流式数据和批量数据。
提供低延迟和高吞吐量的流数据处理。
2. Flink的核心概念
批处理:将数据分成批次进行处理,通常用于历史数据的分析。
流处理:实时处理数据,适用于需要快速响应的数据应用场景。
时间窗口:在流数据处理中常用,便于按时间段处理数据。
3. Flink的架构
任务管理器:负责执行任务。
作业管理器:负责协调任
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Spark Streaming Kafka 0.8稳定版实时数据流处理
spark-streaming-kafka-0-8 的稳定版本,适合实时流数据,依赖少,启动快,适合初次尝试 Spark 流的同学。你要是用过 Kafka,肯定知道它配合 Spark Streaming 玩起来多带劲,像消费日志、指标、实时清洗数据都能搞。
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另外,这版本跟Kafka 0.8打得火热,适合老系统升级不及时的情况,省心。代码也简单,维护方便,连线上线都不用调太多参数。
如果你是想做个轻量实时监控系统,或者日志清洗的组件,这包
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在大数据处理领域,Apache Flink是一款强大的开源流处理框架,专为实时数据流和批处理而设计。这个名为\"JAVA大数据流处理Apache Flink示例代码.zip\"的压缩包很可能包含了一系列用Java编写的Flink示例代码,用于演示如何在实际项目中应用Flink技术。Flink的核心特性包括事件时间处理、窗口机制、状态管理和容错能力等。事件时间处理允许用户基于事件生成的时间来计算窗口,适应处理乱序数据的需求。窗口机制支持多种类型,如滑动窗口、会话窗口和tumbling窗口,根据事件时间或系统时间进行数据流的分组和聚合。状态管理确保在处理无界数据流时维持应用程序的一致性,支持检查点
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