本文说明如何在已有的cdh集群上添加flink服务。分为如下几步进行说明：1.环境说明2.flink-parcel的制作3.cm添加flink-parcel4.cm上添加flink服务5.验证环境说明 flink-parcel制作前提：在制作flink-parcel的时候保证git、maven已安装并可以访问外网。
三、通过Sink把从文件中读取的内容写到clickhouse。二、clickhouse中建表。
问题： 提交spark任务，hive写ck，部分executor报错 java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager.setValidateAfterInactivity 其他不报错的executor均能写入ck 判断为httpclient包冲突，但maven tre
flink DataStreamAPI流程概述一个完整的flink程序，其执行流程主要包括：数据流输入 -> 转换（transformation） -> 数据流输出 三部分。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的，然后 DataStream 程序对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换，最后通过 sink 返回，例如可以将数据写入文件或标准输出（例如
1，关系模型的数据结构相对比较单一，在关系模型中，实体及实体间的联系均用“关系”来表示，这也是关系模型能够取代其它数据模型的原因之一。一个关系是一张表。2，如果一个关系中的某个属性或属性集能够唯一的确定一个元组，则称该属性（集）是这个关系上的超键（Super key，SK）；如果将超键中的任一属性去掉后剩余的属性集不能唯一标识一个元组，则称该属性集是关系上的候选键（Candidate key，CK
1. IntroduceApache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用，这些快照非常轻量，可以高频率创建而对性能影响很小。流计算应用的状态保存在一个可配置的环境，如：
Flink的Fault Tolerance，是在在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制，这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述。1、State所谓的Distributed Snapshot，就是为了保存分布式系统
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是由阿里巴巴开源的一个分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一致性和可靠性。以下是对 Seata 技术的详细总结。概述 Seata：是一个简单、易用、高性能的分布式事务解决方案，由阿里巴巴开源。 主要用于解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一
Flink 中的 API Flink 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来
一、环境准备官网地址
flink官方集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<
flink.version>1.14.6<
1. 小知识1.可以做离线和实时但是侧重于实时，flink绝对的一条条处理 2.流处理：数据具体大小未知，进行简单操作，及时响应不会结束 批处理：数据大小固定，可以进行复杂操作，需要离线处理 3.为了统一API，flink中数据都视为流，同一套代码可以进行流批处理统一 无界流：有开始没有定义结束，持续处理无界流，在摄取事件后立即处理事件，需要按照事件发生的顺序处理事件 有界流：有定义开始和结束，在
Flink-3Watermark指定和选择Watermarkwatermark处理机制Idle SourceState WatermarkWatermark，水位线机制，用于保证数据安全不丢失，是Flink认定完整数据的边界，即Flink认为水位线以前的数据都已经接收到了。例如：当接收数据中最大时间戳为8S时，在默认情况下（水位线为0，允许延迟时间为0）Flink就认为8S以前的数据全部接收到了
在电商网站中，订单的支付作为直接与营销收入挂钩的一环，在业务流程中非常重要。对于订单而言，为了正确控制业务流程，也为了增加用户的支付意愿，网站一般会设置一个支付失效时间，超过一段时间不支付的订单就会被取消。另外，对于订单的支付，我们还应保证用户支付的正确性，这可以通过第三方支付平台的交易数据来做一个实时对账。在接下来的内容中，我们将实现这两个需求。1.1 模块创建和数据准备同样地，在Flink-P
在介绍完文件的打开关闭操作后，我们来到文件的读写操作中。在文件的读写操作中，内容较多且较为复杂。本文我们将介绍部分较为基础的文件操作函数已完成基本的文件操作。文件写入操作：语法：变量.write（ 写入内容 ）作用：向文件中写入数据，文件的基本操作之一简单实例：f = open('test.txt', 'w')
f.write('hello world! hello python!')
f.clo
转载
2023-11-13 11:54:38
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举个栗子，假设你在Mysql中有两张表: browse_event、product_history_info。browse_event: 事件表，某个用户在某个时刻浏览了某个商品，以及商品的价值。如下:SELECT * FROM browse_event;
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文章目录一、hdfs写数据流程简化流程流程图二、hdfs读数据流程简化流程：读数据流程图三、名词NameNode(Master)在HDFS中：DataNode(slave)：实际存储数据块的节点，执行数据库的读写操作SecondaryNameNode作用：四、常见问题① NameNode的启动过程？第一阶段：NameNode启动第二阶段：Secondary NameNode工作② 集群的安全模式
# Java向文件写数据的实现
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何使用Java实现向文件写入数据。
## 整体流程
下面是实现该功能的整体流程，我们可以用一个表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开文件 |
| 2 | 写入数据 |
| 3 | 关闭文件 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什么，以及给出相应的代码示例。
## 步骤一：
原创
2023-11-18 11:15:17
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# 使用 JMeter 向 Redis 写数据的完整指南
在性能测试中，JMeter 是一款非常流行的工具，许多开发者借助它来模拟用户请求和交互。Redis 是一种高性能的键值存储数据库，很多场景都需要将结果写入 Redis。如果你是刚入行的小白，可能会遇到怎样将 JMeter 与 Redis 结合起来的问题。接下来，我将带你一步一步实现该功能。
## 整体流程概述
以下是将 JMeter
# Java向Excel写数据
## 简介
在日常的开发中，我们经常需要将数据导出到Excel表格中。在Java中，我们可以使用Apache POI库来实现这个功能。Apache POI是一个开源的Java库，用于处理Microsoft Office格式的文件，包括Excel、Word和PowerPoint。本文将介绍如何使用Apache POI来将数据写入Excel表格。
## 准备工作
首
原创
2023-08-07 07:24:06
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Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如：filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是从各种来源创建的 (例如 message queues, socket streams, files)。 结果通过sink返回, 通过sink可以将数据写入文件或者是标准输出(例如：命令行终端)， F
