flink 与 hadoop必须在统一台机器么 flink需要hadoop环境吗, Flink的HA,不仅依赖zookeeper而且还依赖分布式文件系统如:HDFS、OSS、S3、MapRFS等,一个高可用集群居然依赖两个外部服务,kafka已经去除了zookeeper,相信不久的将来Flink也会做出改变。环
访问官网的下载页面 Flink Downloads,可以看到如果是Flink 1.8版本与捆绑的Hadoop版本有Hadoop 2.4.1、Hadoop 2.6.5、Hadoop 2.7.5、Hadoop 2.8.3,将下载的对应捆绑的Hadoop jar包放到 $FLINK_HOME/lib 下即可,但如果Hadoop版本不同时也是要考虑对源码指定Hadoop版本进行编译获取分发包进行部署安装。同时如果想使用Blin...
OSS ossClient = new OSSClientBuilder().build(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret); 3. 使用Flink写入文件到OSS 在Flink中,可以使用StreamingFileSink将数据流写入到OSS。 import org.apache.flink.core.fs.Path; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink; import org...
如果存在Apache Flink自带的Flink OSS Connector,需将其移除,即从Flink的lib目录或者plugins/oss-fs-hadoop路径下移除flink-oss-fs-hadoop-${flink-version}.jar。 JindoSDK配置完成后,无需额外配置即支持以常规Flink流式作业的方法进行使用。写入OSS-HDFS服务以及OSS服务须使用相同的前缀oss://,JindoSDK会自动识...
并将作业提交到Flink集群执行时，报错提示找不到org.apache.flink.fs.osshadoop.OSSFileSystemFactory时...
如果存在Apache Flink內建的Flink OSS Connector,需將其移除,即從Flink的lib目錄或者plugins/oss-fs-hadoop路徑下移除flink-oss-fs-hadoop-${flink-version}.jar。 JindoSDK配置完成後,無需額外配置即支援以常規Flink流式作業的方法進行使用。寫入OSS-HDFS服務以及OSS服務須使用相同的首碼oss://,JindoSDK會自動識別寫...
第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以 Spark 为代表 第四代:大数据统一计算引擎,包括流处理、批处理、AI、Machine Learning、图计算等,以 Flink 为代表 ...
第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以 Spark 为代表 第四代:大数据统一计算引擎,包括流处理、批处理、AI、Machine Learning、图计算等,以 Flink 为代表 ...
然后需要在Maven的配置文件中,配置如下两个仓库,cloudera仓库用于下载cdh发行版的Hadoop依赖: <mirrors><!-- 配置阿里云的中央镜像仓库 --><mirror><id>nexus-aliyun</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>Nexus aliyun</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url></mirror></...
<artifactId>flink-fs-hadoop-shaded</artifactId> <version>${project.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-files</artifactId> <version>${project.version}</version>