首先,我们需要查找Flink与Hadoop版本对应关系表,然后确定所需的Flink版本。接下来,我们在项目中添加正确的依赖以确保版本对应。最后,我们进行了版本兼容性的测试和验证。通过这些步骤,我们可以保证我们使用的Flink与Hadoop版本是兼容的,从而确保系统的稳定性和兼容性。 引用形式的描述信息:在使用Flink与Hadoop进行大数据处理时,确保版本兼容性非常重要。本文介绍了如何...
可以看到我们的hadoop地址为/opt/hadoop/hadoop-3.3.2 使用命令 ---vim /etc/profile进入编辑,按“i”减切换insert模式,添加hadoop环境变量 #hadoop export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.3.2 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 1. 2. 3. 4. 使用命令 ...
如果部署依赖于flink-shaded-hadoop2包含 flink-dist,则必须从下载页面的可选组件部分手动下载并打包Hadoop jar并将其复制到/lib目录中。另外一种方法,可以通过打包flink-dist和激活 include-hadoopmaven配置文件来构建包含hadoop的Flink分发。 由于hadoop flink-dist默认不再包含在内,因此指定-DwithoutHadoop何时打包flink...
根据表格所示，你可以选择 Flink 1.8.x 或更高版本的 Flink 版本来与 Hadoop 3.2.4 进行集成。注...
(1).flink对hadoop版本的支持 (2).部署flink1.13.1 without hadoop (3).部署flink1.13.1 with hadoop (4).参考资料 (1).flink对hadoop版本的支持 Flink自1.11.0 版本开始,已经支持了hadoop 3.x,具体来讲就是将 HADOOP_CLASSPATH 配置成运行机器上的hadoop3 相关jar包即可。
从Flink官网下载页面https://flink.apache.org/downloads.html下载二进制安装文件,并选择对应的Scala版本,此处选择Apache Flink 1.13.0 for Scala 2.11(Flink版本为1.13.0,使用的Scala版本为2.11)。 由于当前版本的Flink不包含Hadoop相关依赖库,如果需要结合Hadoop(例如读取HDFS中的数据),还需要下载预先捆绑的Hadoop JAR...
下载flink-shaded源码,直接执行mvn clean install -Dhadoop.version=x.x.x即可。 也可以进入flink-shaded-hadoop-2-uber工程目录执行,只编译这一个。 或者修改flink-shaded-hadoop-2-parent工程pom中的hadoop.version为要编译的版本,执行mvn clean install。
-hadoop-2-uber版本。建议用户通过HADOOP_CLASSPATH提供Hadoop依赖项。 2.添加jar 包到flink/lib flink-shaded-hadoop-3-3.1.1.7.0.3.0-79-7.0.jar commons-cli-1.5.0.jar 可以直接下载https://mvnrepository.com/ https://repo1.maven.org/maven2/commons-cli/commons-cli/1.5.0/commons-cli-1.5.0.jar ...
如果想提交应用到 YARN 上,需要使用 flink-shaded-hadoop-2-uber 这个包,但该包从 Flink 1.11 版本开始不再内置,需要我们去官网下载。我这里下载的是 Pre-bundled Hadoop 2.8.3,完事之后丢到 Flink 安装目录的 lib 目录下即可,当然每个节点都要这么做。