可以使用org.apache.flink.configuration.Configuration类来加载配置文件。 importorg.apache.flink.configuration.Configuration;ConfigurationflinkConfig=newConfiguration();flinkConfig.setString("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");// 加载 Hadoop 配置文件flinkConfig.addResource(neworg.apache.hadoop.fs.Path("/p...
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 1. 2. 3. 4. 使用命令 ---source /etc/profile使配置文件生效 如配置成功过,可使用名 ---hadoop version查看hadoop版本 3. 配置Hadoop集群环境 hadoop安装目录下/etc/hadoop中以下文件: workers:hadoop3.0以后slaves更名为wo...
java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.tracing.TraceUtils.wrapHadoopConf(Ljava/lang/String;Lorg/apache/hadoop/conf/Configuration;)Lorg/apache/htrace/core/HTraceConfiguration; at org.apache.hadoop.fs.FsTracer.get(FsTracer.java:42) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:689...
14. Hadoop jar 包冲突 Caused by: java.io.IOException: The given file system URI (hdfs:///data/checkpoint-data/abtest) did not describe the authority (like for example HDFS NameNode address/port or S3 host). The attempt to use a configured default authority failed: Hadoop configuration did...
importorg.apache.htrace.HTraceConfiguration; 所以错误发生在,2.6.0-cdh5.12.1的FsTracer通过hadoop-common 加载TraceUtils,而实际上加载了2.7.x的TraceUtils。 解决 第一类:从 jar 包入手,手动排除依赖 方案1:删除2.7.x的 hadoop-common,或者shade了这个包的library。
在linux系统中分为单机,集群和Hadoop等多种情况。 通过Windows的bat文件运行 首先启动cmd命令行窗口,进入flink文件夹,运行bin目录下的start-cluster.bat 注意:运行flink需要java环境,请确保系统已经配置java环境变量。 cdflinkcdflinkcd bin $ start-cluster.bat ...
Flink Local-Global 聚合类似HadoopMapReduce任务的 Combine,先在上游将结果本地聚合好,在发送聚合后的数据到下游,大大降低了发送到下游的数据量(将明细数据转换成聚合后数据),从而解决数据倾斜问题。下面是 Flink Local-Global 聚合示意图: 使用Local-Global 聚合优化的前提,需要开启 Mini Batch 功能,下面是代码使用...
配置etc/hadoop/yarn-site.xml <configuration><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration> 4. 启动服务 启动HDFS:先进行HDFS Namenode格式化,然后启动NameNode和DataNode。访问NameNode的Web页面:http://localhost:50070/,可以看到NameNode和1个...
通常情况下,不建议对框架堆内存和框架堆外内存进行调整。除非你非常肯定 Flink 的内部数据结构及操作需要更多的内存。这可能与具体的部署环境及作业结构有关,例如非常高的并发度。此外,Flink 的部分依赖(例如 Hadoop)在某些特定的情况下也可能会需要更多的直接内存或本地内存。
// 1. 环境准备// 1.1 设置操作 Hadoop 的用户名为 Hadoop 超级用户 atguiguSystem.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");// 1.2 获取流处理环境,并指定本地测试时启动 WebUI 所绑定的端口Configuration conf=newConfiguration();conf.setInteger("rest.port",port);StreamExecutionEnvironment env=StreamExecu...