准备工作 因为在编译时需要下载许多依赖包,在执行编译前最好先配置下代理仓库 <mirrors> <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>Nexus aliyun</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror&g

前言 最新开始捣鼓flink,fucking the code之前,编译是第一步. 编译环境 win7 java maven 编译步骤 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/start/building.html   官方文档搞起,如下: Building Flink from Source This page covers how to build Flink 1.6.1 from sources. Build

Apache Flink 是新一代的基于 Kappa 架构的流处理框架,近期底层部署结构基于 FLIP-6 做了大规模的调整,我们来看一下在新的版本(1.6-SNAPSHOT)下怎样从源码快速编译执行 Flink 样例. 环境要求 Mac OS X 10.12.6 Java 8 (特别注意 Java 9 和 10 还不支持,会出现奇怪的 Failure) Maven 3.5.3 (Maven 在较新版本也有较大的变动,最好确保版本匹配) 下载并编译 Flink 我们打算从源码直接编译最新的 SN

转发请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7652337.html 1 WindowFunction类型不匹配无法编译. flink 版本:1.3.0 参考https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/windows.html#windowfunction-with-incremental-aggregation写的demo发现reduce加入MyWindow

最近这段时间一直在忙新集群迁移,上了最新的cdh6.3.0 于是Flink 提交遇到了许多的问题 还好有cloudera License 有了原厂的帮助和社区的伙伴,问题解决起来快了不少,手动滑稽 集群具体情况是,cdh6.3.0+Flink1.8.1,整个数据平台全部组件都上了kerberos和ldap因为要过认证,所以任务提交方法我们选择统一oozie提交任务 并且因为kerberos认证,还需要Flink perjob 需要单独的keytab,才能细腻度的控制权限,因为我们现在部门之间计算

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

文档编写目的 Cloudera Data Flow(CDF) 作为 Cloudera 一个独立的产品单元,围绕着实时数据采集,实时数据处理和实时数据分析有多个不同的功能模块,如下图所示: 图中 4 个功能模块从左到右分别解释如下: Cloudera Edge Management(CEM),主要是指在边缘设备如传感器上部署 MiNiFi 的 agent 后用于采集数据. Cloudera Flow Management(CFM),主要是使用 Apache NiFi 通过界面化拖拽的方式实现数据采

更新一篇知识星球里面的源码分析文章,去年写的,周末自己录了个视频,大家看下效果好吗?如果好的话,后面补录发在知识星球里面的其他源码解析文章. 前言 之前自己本地 clone 了 Flink 的源码,编译过,然后 share 到了 GitHub 上去了,自己也写了一些源码的中文注释,并且 push 到了 GitHub 上去了.这几天阿里开源了宣传已久的 Blink,结果我那个分支不能够继续 pull 下新的代码,再加上自己对 Flink 研究了也有点时间了,所以打算将这两个东西对比着来看,这样可能

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闲来无事,编个Flink 1.9 玩玩 1.下载flink.flink-shaded 源码.解压 flink flink-shaded 7.0 [venn@venn release]$ ll total drwxrwxr-x. venn venn Sep : flink-release- drwxrwxr-x. venn venn Sep : flink-shaded-release-7.0 -rw-rw-r--. venn venn Sep : release-.tar.gz -rw-rw-r

Flink开发环境部署配置 Flink是一个以Java及Scala作为开发语言的开源大数据项目,代码开源在github上,并使用maven来编译和构建项目.所需工具:Java.maven.Git. 本次操作是在windows环境下. 一.工具安装 Java配置(略) maven配置 下载安装 配置环境变量 修改settings.xml设置 更改本地仓库目录,默认是C:\用户\.m2\Respository,为了避免C盘空间不够,更改到其他盘目录 <localRepository>D:\Resp

简介 Husky是一个大数据分布式开发框架,用C++开发,因为粗粒度(coarse-grained)平台(如Spark,Hadoop,Flink)MR耗时太大,然后细粒度(fine-grained)平台(GraphX等)编程难度较大,同时细粒度在数据平台之间转移会很耗时.Husky就是在粗粒度和细粒度之间做一个权衡,在PageRank上,他的性能是Spark的30+倍. Husky主页:http://www.husky-project.com/ 升级gcc到5.3 参见博客 http://www

1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种

https://flink.apache.org/news/2015/09/16/off-heap-memory.html   Running data-intensive code in the JVM and making it well-behaved is tricky. Systems that put billions of data objects naively onto the JVM heap face unpredictable OutOfMemoryErrors and

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt

本文翻译自Contributing Code ----------------------------------------- Apache Flink是由自愿的代码贡献者维护.优化及扩展的.Apache Flink社区鼓励任何人贡献源代码.为了使得代码贡献者及复查者之便利,以及保存高质量的代码基础,我们遵循着一个贡献代码的过程,该过程将在本文档中详细描述. 本文包括有关向Flink贡献代码所需知晓的所有事宜,描述了从前期准备,测试以及代码提交的过程,同时解释了代码编写的准则以及Flink基础

Flink一般架构和处理模型 本文翻译自General Architecture and Process Model --------------------------------------------------------------------- 一.处理过程 当Flink系统启动时,首先启动JobManager和一至多个TaskManager.JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是执行并行程序的worker.当系统以本地形式启动时,一个JobManag

Flink 剖析 1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为

Flink 1.4没出来以前,一直使用Flink 1.3.2,感觉还算稳定,最近将运行环境升级到1.4,遇到了一些坑: 1.需要将可运行程序,基于1.4.0重新编译一次 2.对比了一下flink-conf.yml中的配置,发现一处不同点: # The port under which the web-based runtime monitor listens.# A value of -1 deactivates the web server. 1.3.2:jobmanager.web.port