Flink集成Hive 3资源包

Flink 与 Hadoop 的结合让大数据更高效，尤其是通过 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-10.0.zip 这个工具包，开发者可以轻松将 Flink 与 Hadoop 整合。这个压缩包包含了 Flink 和 Hadoop 的必要依赖，简化了部署过程，避免了复杂配置。你可以通过它直接在 Flink 中使用 Hadoop 的资源，比如 HDFS、HBase 等，甚至可以在 YARN 上运行 Flink 作业。尤其是在需要流式与大规模数据存储配合时，flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-10.0.zip 表现得相当不错。不过，值得注

CDH 6.3.2 与 Flink 1.12.0 集成资源 该资源包提供 CDH 6.3.2 与 Flink 1.12.0 集成的相关组件和配置信息，助力您在 CDH 平台上快速部署和使用 Flink 进行实时数据处理。 资源内容: Flink 1.12.0 安装包 CDH 集成 Flink 的配置文件 使用指南 使用说明: 根据指南，将 Flink 安装包部署至 CDH 集群。 配置 Flink 与 CDH 集成，并启动 Flink 相关服务。 通过 CDH 管理界面监控 Flink 任务运行状态。 注意事项: 确保您的 CDH 集群版本为 6.3.2。 建议您在部署前仔细阅读使用

这是一个 Apache Flink 1.13.2 版本与 CDH 集成后的重新编译包。

Flink 和 Kafka 的搭配用起来是真的香，适合搞实时的你。这个压缩包里整理了 Flink 的 standalone 部署方式，还有 Kafka 从安装到集成的流程，基本上拿来就能用。里面那个kafka.pptx文档也蛮不错，讲得清楚透彻，适合快速上手。整个流程比较顺，配置也不复杂，就是要注意版本兼容。Flink 的FlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer这俩类你得掌握，数据对接全靠它们，踩坑少不了，看完这个资源就懂了。

“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

Flume与Spark Streaming集成资源包 本资源包包含Flume与Spark Streaming集成所需的必要文件： Spark Streaming整合Flume所需安装包 Spark Streaming拉取Flume数据的flume配置文件(.conf) Flume向Spark Streaming推数据的flume配置文件(.conf)

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。

在工作中经常需要将数据从hive导入MongoDB，但常常遇到一些bug，以下内容仅供参考。

随着数据处理技术的进步，Flink与Hive的集成方案愈发重要。这种整合不仅提升了数据处理效率，还增强了系统的稳定性和灵活性。