Flink教程

【订阅专栏合集,作者所有付费文章都能看(持续更新)】

推荐【Kafka教程】https://bigbird.blog.csdn.net/article/details/
推荐【rabbitmq教程】https://bigbird.blog.csdn.net/article/details/
推荐【Flink教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/
推荐【JVM面试与调优教程】https://bigbird.blog.csdn.net/article/details/
推荐【SpringBoot全套教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/
推荐【SpringCloud教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/
推荐【Mybatis教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/
推荐【SnowFlake教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/
推荐【并发限流教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/
推荐【Redis教程】https://bigbird.blog.csdn.net/article/details/
推荐【Netty教程】https://blog.csdn.net/hellozpc/category_10945233.html

Flink概述

按照Apache官方的介绍，Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架。通俗地讲，Flink就是一个流计算框架，主要用来处理流式数据。其起源于2010年德国研究基金会资助的科研项目“Stratosphere”，2014年3月成为Apache孵化项目，12月即成为Apache顶级项目。Flinken在德语里是敏捷的意思，意指快速精巧。其代码主要是由 Java 实现，部分代码由 Scala实现。Flink既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型。

Flink安装部署

本地模式

本地模式即在linux服务器直接解压flink二进制包就可以使用，不用修改任何参数，用于一些简单测试场景。

下载安装包

直接在Flink官网下载安装包，如写作此文章时最新版为flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz

上传并解压至linux

[root@vm1 myapp]# pwd /usr/local/myapp [root@vm1 myapp]# ll 总用量  -rw-r--r--. 1 root root  2月 8 02:29 flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz

解压到指定目录

[root@vm1 myapp]# tar -zxvf flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/myapp/flink/

启动Flink

注意运行之前确保机器上已经安装了JDK1.8或以上版本，并配置了JAVA_HOME环境变量。JDK安装可以参考这篇博文

[root@vm1 ~]# java -version java version "1.8.0_261" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_261-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.261-b12, mixed mode)

进入flink目录执行启动命令

[root@vm1 ~]# cd /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/ [root@vm1 flink-1.11.1]# bin/start-cluster.sh  [root@vm1 flink-1.11.1]# jps 3577 Jps 3242 StandaloneSessionClusterEntrypoint 3549 TaskManagerRunner

执行Jps查看java进程，可以看到Flink相关进程已经启动。可以通过浏览器访问Flink的Web界面http://vm1:8081

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JC1zQ28K-46)(image-.png)]

能在本机浏览器访问上述页面的前提是Windows系统的hosts文件配了vm1这台服务器的主机名和IP的映射关系，并且linux服务器的防火墙已关闭。

关闭防火墙

查看linux防火墙状态

[root@vm1 ~]# systemctl status firewalld

临时关闭防火墙

[root@vm1 ~]# systemctl stop firewalld

永久关闭防火墙

[root@vm1 ~]# systemctl disable firewalld

关闭Flink

执行bin/stop-cluster.sh

集群模式

集群环境适合在生产环境下面使用，且需要修改对应的配置参数。Flink提供了多种集群模式，我们这里主要介绍standalone和Flink on Yarn两种模式。

Standalone模式

Standalone是Flink的独立集群部署模式，不依赖任何其它第三方软件或库。如果想搭建一套独立的Flink集群，不依赖其它组件可以使用这种模式。搭建一个标准的Flink集群，需要准备3台Linux机器。

Linux机器规划

节点类型	主机名	IP
Master	vm1	192.168.174.136
Slave	vm2	192.168.174.137
Slave	vm3	192.168.174.138

在Flink集群中，Master节点上会运行JobManager(StandaloneSessionClusterEntrypoint)进程，Slave节点上会运行TaskManager(TaskManagerRunner)进程。

集群中Linux节点都要配置JAVA_HOME，并且节点之间需要设置ssh免密码登录，至少保证Master节点可以免密码登录到其他两个Slave节点，linux防火墙也需关闭。

设置免密登录

1）先在每一台机器设置本机免密登录自身

[root@vm1 ~]# ssh-keygen -t rsa [root@vm1 ~]# cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

在本机执行ssh登录自身，不提示输入密码则表明配置成功

[root@vm1 ~]# ssh vm1 Last login: Tue Sep 29 22:23:39 2020 from vm1

在其它机器vm2、vm3执行同样的操作:

ssh vm2

ssh vm3

2）设置vm1免密登录其它机器

把vm1的公钥文件拷贝到其它机器vm2、vm3上

[root@vm1 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm2:~/ [root@vm1 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm3:~/

登录到vm2、vm3，把vm1的公钥文件追加到自己的授权文件中

[root@vm2 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  [root@vm3 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

如果提示没有 ~/.ssh/authorized_keys目录则可以在这台机器上执行ssh-keygen -t rsa。不建议手动创建.ssh目录！

验证在vm1上ssh登录vm2、vm3是否无需密码，不需要密码则配置成功！

[root@vm1 ~]# ssh vm2 Last login: Mon Sep 28 22:31:22 2020 from 192.168.174.133 [root@vm1 ~]# ssh vm3 Last login: Tue Sep 29 22:35:25 2020 from vm1

执行exit退回到本机

[root@vm3 ~]# exit logout Connection to vm3 closed. [root@vm1 ~]#

3）同样方式设置其它机器之间的免密登录

在vm2、vm3上执行同样的步骤

把vm2的公钥文件拷贝到vm1、vm3

[root@vm2 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm1:~/ [root@vm2 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm3:~/ [root@vm1 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  [root@vm3 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

把vm3的公钥文件拷贝到vm1、vm2

[root@vm3 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm1:~/ [root@vm3 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm2:~/ [root@vm1 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  [root@vm2 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

4）验证ssh免密码登录

[root@vm2 ~]# ssh vm1 [root@vm2 ~]# ssh vm3 [root@vm3 ~]# ssh vm1 [root@vm3 ~]# ssh vm2

设置主机时间同步

如果集群内节点时间相差太大的话，会导致集群服务异常，所以需要保证集群内各节点时间一致。

执行命令yum install -y ntpdate安装ntpdate

执行命令ntpdate -u ntp.sjtu.edu.cn 同步时间

Flink安装步骤

下列步骤都是先在Master机器上操作，再拷贝到其它机器(确保每台机器都安装了jdk)

解压Flink安装包

[root@vm1 myapp]# tar -zxvf flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/myapp/flink/

修改Flink的配置文件flink-1.11.1/conf/flink-conf.yaml

把jobmanager.rpc.address配置的参数值改为vm1

jobmanager.rpc.address: vm1

修改Flink的配置文件flink-1.11.1/conf/workers

[root@vm1 conf]# vim workers  vm2 vm3

将vm1这台机器上修改后的flink-1.11.1目录复制到其他两个Slave节点

scp -rq /usr/local/myapp/flink vm2:/usr/local/myapp/ scp -rq /usr/local/myapp/flink vm3:/usr/local/myapp/

在vm1这台机器上启动Flink集群服务

执行这一步时确保各个服务器防火墙已关闭

进入flink目录/flink-1.11.1/bin执行start-cluster.sh

[root@vm1 ~]# cd /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/ [root@vm1 flink-1.11.1]# bin/start-cluster.sh  Starting cluster. Starting standalonesession daemon on host vm1. Starting taskexecutor daemon on host vm2. Starting taskexecutor daemon on host vm3.

查看vm1、vm2和vm3这3个节点上的进程信息

[root@vm1 flink-1.11.1]# jps 4983 StandaloneSessionClusterEntrypoint 5048 Jps [root@vm2 ~]# jps 4122 TaskManagerRunner 4175 Jps [root@vm3 ~]# jps 4101 Jps 4059 TaskManagerRunner

查看Flink Web UI界面，访问http://vm1:8081

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6tKRfsOg-51)(image-.png)]

8）提交任务执行

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar

提交任务可以在任意一台flink客户端服务器提交，本例中在vm1、vm2、vm3都可以

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AJKInteJ-54)(image-.png)]

停止flink集群

bin/stop-cluster.sh

10）单独启动、停止进程

手工启动、停止主进程StandaloneSessionClusterEntrypoint

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/jobmanager.sh start [root@vm1 flink-1.11.1]# bin/jobmanager.sh stop

手工启动、停止TaskManagerRunner(常用于向集群中添加新的slave节点)

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/taskmanager.sh start [root@vm1 flink-1.11.1]# bin/taskmanager.sh stop

Flink on YARN 模式

Flink on Yarn模式使用YARN 作为任务调度系统，即在YARN上启动运行flink。好处是能够充分利用集群资源，提高服务器的利用率。这种模式的前提是要有一个Hadoop集群，并且只需公用一套hadoop集群就可以执行MapReduce和Spark以及Flink任务，非常方便。因此需要先搭建一个hadoop集群。

Hadoop集群搭建

1）下载并解压到指定目录

从官网下载Hadoop二进制包，上传到linux服务器，并解压到指定目录。

[root@vm1 ~]# tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /usr/local/myapp/hadoop/

2）配置环境变量

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/ export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

执行hadoop version查看版本号

[root@vm1 hadoop]# source /etc/profile [root@vm1 hadoop]# hadoop version Hadoop 2.9.2

3）修改hadoop-env.sh文件

修改配置export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}指定JAVA_HOME路径:

export JAVA_HOME=/usr/local/myapp/jdk/jdk1.8.0_261/

同时指定Hadoop日志路径，先创建好目录：

[root@vm1]# mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/hadoop

再配置HADOOP_LOG_DIR

export HADOOP_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/hadoop

4）修改yarn-env.sh文件

指定JAVA_HOME路径

export JAVA_HOME=/usr/local/myapp/jdk/jdk1.8.0_261/

指定YARN日志目录：

[root@vm1 ~]# mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/yarn

export YARN_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/yarn

4）修改core-site.xml

配置NameNode的地址fs.defaultFS、Hadoop临时目录hadoop.tmp.dir

NameNode和DataNode的数据文件都会存在临时目录下的对应子目录下

<configuration> <property> <name>fs.defaultFS 
     name> <value>hdfs://vm1:9000 
      value>  
       property> <property> <name>hadoop.tmp.dir 
        name> <value>/data/hadoop_repo 
         value>  
          property>  
           configuration>

6）修改hdfs-site.xml

dfs.namenode.secondary.http-address指定secondaryNameNode的http地址，本例设置vm2机器为SecondaryNameNode

<configuration> <property> <name>dfs.replication 
     name> <value>2 
      value>  
       property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address 
        name> <value>vm2:50090 
         value>  
          property>  
           configuration>

7）修改yarn-site.xml

yarn.resourcemanager.hostname指定resourcemanager的服务器地址，本例设置vm1机器为hadoop主节点

<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services 
     name> <value>mapreduce_shuffle 
      value>  
       property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname 
        name> <value>vm1 
         value>  
          property>  
           configuration>

8）修改mapred-site.xml

[root@vm1 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name 
     name> <value>yarn 
      value>  
       property>  
        configuration>

mapreduce.framework.name设置使用yarn运行mapreduce程序

9）配置slaves

设置vm2、vm3为Hadoop副节点

[root@vm1 hadoop]# vim slaves

vm2 vm3

10）设置免密码登录

免密配置参考前文设置服务器间相互免密登录

11）拷贝hadoop到其它机器

将在vm1上配置好的Hadoop目录拷贝到其它服务器

[root@vm1 hadoop]# scp -r /usr/local/myapp/hadoop/ vm2:/usr/local/myapp/ [root@vm1 hadoop]# scp -r /usr/local/myapp/hadoop/ vm3:/usr/local/myapp/

12）格式化HDFS

在Hadoop集群主节点vm1上执行格式化命令

[root@vm1 bin]# pwd /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/bin [root@vm1 bin]# hdfs namenode -format

如果要重新格式化NameNode，则需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除，否则报错。NameNode和DataNode所在目录在core-site.xml中hadoop.tmp.dir、dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir属性配置

13）启动集群

直接启动全部进程

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh

也可以单独启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

也可以单独启动YARN

sbin/start-yarn.sh

14）查看web页面

要在本地机器http访问虚拟机先关闭linux防火墙，关闭linux防火墙请参照前文

查看HDFS Web页面：

http://vm1:50070/

查看YARN Web 页面：

http://vm1:8088/cluster

15）查看各个节点进程

[root@vm1 ~]# jps 5026 ResourceManager 5918 Jps 5503 NameNode [root@vm2 ~]# jps 52512 NodeManager 52824 Jps 52377 DataNode 52441 SecondaryNameNode [root@vm3 ~]# jps 52307 DataNode 52380 NodeManager 52655 Jps

16）停止Hadoop集群

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/stop-all.sh

Hadoop集群搭建完成后就可以在Yarn上运行Flink了！

Flink on Yarn的两种方式

第1种：在YARN中预先初始化一个Flink集群，占用YARN中固定的资源。该Flink集群常驻YARN 中，所有的Flink任务都提交到这里。这种方式的缺点在于不管有没有Flink任务执行，Flink集群都会独占系统资源，除非手动停止。如果YARN中给Flink集群分配的资源耗尽，只能等待YARN中的一个作业执行完成释放资源才能正常提交下一个Flink作业。

第2种：每次提交Flink任务时单独向YARN申请资源，即每次都在YARN上创建一个新的Flink集群，任务执行完成后Flink集群终止，不再占用机器资源。这样不同的Flink任务之间相互独立互不影响。这种方式能够使得资源利用最大化，适合长时间、大规模计算任务。

下面分别介绍2种方式的具体步骤。

第1种方式

不管是哪种方式，都要先运行Hadoop集群

1）启动Hadoop集群

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh

2）将flink依赖的hadoop相关jar包拷贝到flink目录

[root@vm1]# cp /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-api-2.9.2.jar /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/lib [root@vm1]# cp /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/yarn/sources/hadoop-yarn-api-2.9.2-sources.jar /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/lib

还需要 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar ，可以从maven仓库下载并放到flink的lib目录下。

3）创建并启动flink集群

在flink的安装目录下执行

bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 512 -tm 512 -d

这种方式创建的是一个一直运行的flink集群，也称为flink yarn-session

创建成功后，可以访问hadoop任务页面，查看是否有flink任务成功运行：http://vm1:8088/cluster

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bIcGDTS0-58)(image-.png)]

创建成功后，flink控制台会输出web页面的访问地址，可以在web页面查看flink任务执行情况：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-91J9xKue-60)(image-.png)]

控制台输出http://vm2:43243 可以认为flink的Jobmanager进程就运行在vm2上，且端口是43243。指定host、port提交flink任务时可以使用这个地址+端口

4）附着到flink集群

创建flink集群后会有对应的applicationId，因此执行flink任务时也可以附着到已存在的、正在运行的flink集群

#附着到指定flink集群 [root@vm1 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -id application_24_0001

applicationId参数是上一步创建flink集群时对应的applicationId

5）提交flink任务

可以运行flink自带的wordcount样例：

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar

在flink web页面 http://vm2:43243/ 可以看到运行记录：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZYwxhNTz-61)(image-038724.png)]

可以通过-input和-output来手动指定输入数据目录和输出数据目录:

第2种方式

这种方式很简单，就是在提交flink任务时同时创建flink集群

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar

需要在执行上述命令的机器(即flink客户端)上配置环境变量YARN_CONF_DIR、HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_HOME环境变量，Flink会通过这个环境变量来读取YARN和HDFS的配置信息。

如果报下列错，则需要禁用hadoop虚拟内存检查：

Diagnostics from YARN: Application application_24_0004 failed 1 times (global limit =2; local limit is =1) due to AM Container for appattempt_24_0004_000001 exited with exitCode: -103 Failing this attempt.Diagnostics: [2020-10-16 23:35:56.735]Container [pid=6890,containerID=container_24_0004_01_000001] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 105.8 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.

修改所有hadoop机器(所有 nodemanager)的文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

<property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>

重启hadoop集群再次运行

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/stop-all.sh [root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh [root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar

任务成功执行，控制台输出如下。可以使用控制台输出的web页面地址vm3:44429查看任务。不过这种模式下任务执行完成后Flink集群即终止，所以输入地址vm3:44429时可能看不到结果，因为此时任务可能执行完了，flink集群终止，页面也访问不了了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XsBPibbF-63)(image-.png)]

上述Flink On Yarn的2种方式案例中分别使用了两个命令：yarn-session.sh 和 flink run

yarn-session.sh 可以用来在Yarn上创建并启动一个flink集群，可以通过如下命令查看常用参数：

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -h

-n :表示分配的容器数量，即TaskManager的数量

-jm:设置jobManagerMemory，即JobManager的内存，单位MB

-tm:设置taskManagerMemory ，即TaskManager的内存，单位MB

-d: 设置运行模式为detached，即后台独立运行

-nm：设置在YARN上运行的应用的name（名字）

-id: 指定任务在YARN集群上的applicationId ,附着到后台独立运行的yarn session中

flink run命令既可以提交任务到Flink集群中执行，也可以在提交任务时创建一个新的flink集群，可以通过如下命令查看常用参数：

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -h

-m: 指定主节点(JobManger)的地址，在此命令中指定的JobManger地址优先于配置文件中的

-c: 指定jar包的入口类，此参数在jar 包名称之前

-p:指定任务并行度，同样覆盖配置文件中的值

flink run使用举例：

1）提交并执行flink任务，默认查找当前YARN集群中已有的yarn-session的JobManager

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello

2）提交flink任务时显式指定JobManager的的host的port，该域名和端口是创建flink集群时控制台输出的

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m vm3:39921 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello

3）在YARN中启动一个新的Flink集群，并提交任务

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello

Flink on Yarn集群HA

Flink on Yarn模式的HA利用的是YARN的任务恢复机制。Flink on Yarn模式依赖hadoop集群，这里可以使用前文中的hadoop集群。这种模式下的HA虽然依赖YARN的任务恢复机制，但是Flink任务在恢复时，需要依赖检查点产生的快照。快照虽然存储在HDFS上，但是其元数据保存在zk中，所以也需要一个zk集群，使用前文配置好的zk集群即可。

配置步骤如下：

完整教程请订阅《rabbitmq/kafka/flink实战教程》https://blog.csdn.net/zpcandzhj/category_10152842.html

快速入门案例

流式处理

Demo0

Demo1

Demo2

批处理

Demo0

提交flink集群运行

flink代码打成jar包

Flink核心API讲解

Flink处理流程与核心概念

Flink中有对数据处理的操作进行抽象，称为Transformation Operator，而对于整个Dataflow的开始和结束分别对应着Source Operator和Sink Operator。

DataStream API(流处理)

DataSet API(批处理)

window、watermark

实战案例

整合kafka收集数据

kafka的详细教程参见博文《kafka详细教程》https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/200413.html原文链接：https://javaforall.net

Flink教程

Flink教程

文章目录

Flink概述

Flink安装部署

本地模式

下载安装包

上传并解压至linux

启动Flink

关闭防火墙

集群模式

Standalone模式

Linux机器规划

设置免密登录

设置主机时间同步

Flink安装步骤

Flink on YARN 模式

Hadoop集群搭建

Flink on Yarn的两种方式

第1种方式

第2种方式

Flink on Yarn集群HA

快速入门案例

流式处理

Demo0

Demo1

Demo2

批处理

Demo0

提交flink集群运行

flink代码打成jar包

Flink核心API讲解

Flink处理流程与核心概念

DataStream API(流处理)

DataSet API(批处理)

window、watermark

实战案例

整合kafka收集数据

关于作者

全栈程序员-站长

相关推荐

御用导航提示提醒页面_PowerBI 个性化定制你的报告导航

OpenClaw最强科普，看完就真会玩龙虾了

apache工作模式与配置

百度搜索引擎

网络编程_8(项目附件)[通俗易懂]

今天开始做战斗，回合制战斗代码实现第三篇，特殊的回合制游戏Slg(策略战棋)

发表回复