Flink-文章-Go语言中文社区

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零基础学Flink：Join两个流

《零基础学Flink》这个系列已经做了不少篇了，接下来几章会更加贴近案例来说明一些功能，今天我们先来说说如何将两个流join起来。这次我们以实时汇率和订单流合并为最后牌价为案例，进行说明。案例代码存放在 https://github.com/dafei1288/flink_casestudy原理介绍首先流和流的Join的基本原理和表之间join是一样的，但是由于窗口本身性质的原因，流和流Join还是分为以下几个类型。

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Flink1.8 踩坑记

1、flinksinktokafka报错java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner.clean(Ljava/lang/Object;Z)V Causedby:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner.clean(Ljava/lang/Object;Z)V atorg.apache.flink.streaming.

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IDEA升级到2019.3.1 编译Flink 1.10 Error:java: 无效的标记: --add-exports=java.base/sun.net.util=ALL-UNNAMED

解决办法: 调出Maven侧边栏,取消勾选java11 欢迎关注公众号:大数据开发者

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java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/api/java/io/XXX

缺少maven依赖包，以下给出一个通用的导包方法：缺哪个类，就在这搜哪个类，点击add自动添加maven依赖如果还不行的话，就要考虑maven依赖的编译范围了，如下

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Flink wordcount

1.pom.xml <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?> <projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.

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flink on yarn 任务提交出错，报AskTimeoutException和java.util.concurrent.CompletionException异常

部署flinkonyarn时报错任务提交命令： /opt/module/flink-1.6.4/bin/yarn-session.sh-n3-s6-jm1024-tm1024-nmtest-d 提交yarn-session成功 /opt/module/flink-1.6.4/bin/flinkrun-myarn-clusterexamples/batch/WordCount.jar 向yarn提交任务失败,log记录为 JAVA_HOME为/usr/java/jdk1.8.0_11 更换JDK版本为：J

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Flink日志输出查看方式

在网上查看flink日志查看方式，竟然查询不到，因此写下这篇文章，给有此困惑的小盆友们，也给自己做个总结！前情提要：我是通过flinkwebui提交的flink任务的，因此通过flinkui查看自身控制台打印输出的。第一步：打开flink的Dashboard 看到TaskManager的控制面板之后，点击右侧的具体job所在的taskManager主机进入如下界面，点迹Stdout即可看到相应的taskManager控制带打印输出的内容 ps

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Flink零基础学习（三） Data Sink讲解和实例

1.概念：主要是对经过flink处理后的流所做一系列的操作，操作完后就把计算后的数据结果Sink到某个地方（ Kafka、ElasticSearch、Socket、RabbitMQ、JDBC、CassandraPOJO、File、Print等），简单的讲就是流去向 2.主要参与类（SinkFunction）可以看到包含上面所说的各种处理类对象主要是invoke()方法最简单的处理当然是打印到控制台了如基础学习二中，我们可以直接将得到流处理，只

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Flink零基础学习（二）DataSource以及kafka和Socket信息源传输实例

一：数据源有以下几种类型 *1.基于集合：有界数据集，更偏向本地测试 *2.基于文件，适合监听文件修改并读取内容 *3.基于socket:监听主机的hostport,从socket中获取数据 *4.自定义addSource:无界二：详细分析 1.集合 DataStreamSource<OUT>input=env.fromCollection(Collection<OUT>data); 2.迭代器 DataStreamSource<OUT>input=en

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Flink零基础学习（一）理解和搭建demo

网上关于Flink介绍的文章很多，可以自行百度，向来喜欢研究技术解决实际问题，主要谈我是怎么入坑的学java出身没怎么接触大数据，也分不清楚Hadoop和Spark的业务场景好坏之分，只是在工作中遇到GPS异常数据处理时，项目中时时会出现一些单靠现有的知识解决不了的问题，想着有没有更好的架构或者java相关的处理办法呢，而恰好Flink是基于java代码设计的，于是开始了简单

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Flink 1.10 Native Kubernetes 原理与实践

千呼万唤始出来，在Kubernetes如火如荼的今天，Flink社区终于在1.10版本提供了对Kubernetes的原生支持，也就是NativeKubernetesIntegration[1]。不过还只是Beta版本，预计会在1.11版本里面提供完整的支持。我们知道，在Flink1.9以及之前的版本里面，如果要在Kubernetes上运行Flink任务是需要事先指定好需要的TaskManager(TM)的个数以及CPU和内存的。这样的问题是：大多数情况下，你在任务启动前根

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Flink1.9系列-CDH版本源码编译篇

Flink1.9发布，你是否很想用？可是你的hadoop版本是cdh版本，没法编译成功怎么办？按照这篇文章，你会一次性的完成源码编译的工作！！！ Flink重大版本发布在阿里开源并贡献Blink至社区以后，大家都在等待社区版和Blink版本什么时候能merge到一起，让劳苦大众也体验一把飞翔的感觉！终于，它来啦，就在2019年8月，Flink社区发布了1.9版本，据说更改了150万行代码，所以毫无犹豫

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用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎实时数仓架构演进

“数据智能”(DataIntelligence)有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。本文主

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Flink Table API 和 SQL之概述

Flink针对标准的流处理和批处理提供了两种相关的API，TableAPI和sql。TableAPI允许用户以一种很直观的方式进行select、filter和join操作。FlinkSQL支持基于 ApacheCalcite实现的标准SQL。针对批处理和流处理可以提供相同的处理语义和结果。 FlinkTableAPI、SQL接口和Flink的DataStreamAPI、DataSetAPI是紧密联系在一起的。使用步骤： Flink的TableAPI和SQL是捆绑在flink-table依赖中的。所

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Flink EventTime和Watermarks案例分析

目录解释： 1：实现watermark相关代码 1.1：程序说明 1.2：代码如下 1.3：程序详解 2：通过数据跟踪watermark的时间 3：watermark+window处理乱序数据 4：lateelement(延迟数据)的处理 4.1：丢弃(默认) 4.2：allowedLateness指定允许数据延迟的时间 4.3：sideOutputLateData收集迟到的数据针对数据乱序需求的案例分析，需要使用eventtime和watermark来解决解释： wat

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