随笔分类 - Flink
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/dtmobile-ksw/p/11988132.html 安装Flink standalone集群 1.下载flink https://flink.apache.org/downloads.html 2.官网参考 https://ci.apach
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摘要:转自:https://www.cnblogs.com/nicekk/p/11561836.html 一、概述 Flink 整个系统主要由两个组件组成,分别为 JobManager 和 TaskManager,Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则,JobManager 为
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摘要:转自: https://www.jianshu.com/p/5b670d524fa5 答案写在最前面:Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。 问题 在Flink 1.5 Release Notes中,有这样一段话,直接上截图。 这说明从1.5版本开始,Flink on YA
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摘要:转自:https://blog.csdn.net/a_drjiaoda/article/details/88203323 Flink on Yarn模式部署始末:Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式,但是有很大的不同,在实际环境中,使用Flink on Yarn模式
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摘要:原文链接:https://blog.csdn.net/a_drjiaoda/article/details/88037282 前言:Flink的运行一般分为三种模式,即local、Standalone、On Yarn。 在安装Flink之前,需要对安装环境进行检查。本文是建立在Hadoop、Zook
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摘要:转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色。JobManager主要是负责接受客户端的job,调
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摘要:需求 (filter): 现在有这么一个需求,统计出现在纽约的行车记录。这里我们需要进行一个过滤的操作,我们需要有个自定义的 UDF ,具体思路是,表里面有经度和维度这两个字段,通过这个可以来开发一个是否在纽约的 UDF。
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摘要:转自: https://www.cnblogs.com/Springmoon-venn/p/10570056.html 先上代码: 直接上报错信息: 报错信息是找不到合适的table factory,查询报错类TableFactoryService.scala 源码214行(报错信息中报错位置) 主
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摘要:本文会主要讲三种udf: ScalarFunction TableFunction AggregateFunction 用户自定义函数是非常重要的一个特征,因为他极大地扩展了查询的表达能力。本文除了介绍这三种udf之外,最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例。 注册用户自定义函数 在大多
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摘要:转自:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/86375224 最少一次:断了之后 重新执行 再去重 严格一次:根据检查点,再执行一次 Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时
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