artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients_${scala.binary.version
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependen...
flink.version:1.11.2,scala.binary.version:2.11 注意:由于需要测试 JAR 包:org.apache.flink:flink-runtime_2.11:tests:1.11.2 和 org.apache.flink:flink-streaming-java_2.11:tests:1.11.2,所以依赖需要制定 classifier 为 tests。 对于不同的算子,单元测试的编写也不一样。我们可以分为如下三种: 无状态算子...
<groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency...
<hadoop.version>3.1.3</hadoop.version> <scala.version>2.12</scala.version> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> </properties> <dependencies> <!--flink-java-core-stream-clients --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> ...
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version> scala 版本选的是 2.12 修改blink 依赖 flink 1.14 版本以后,之前版本 blink-planner 转正为 flink 唯一的 planner,对于的依赖包的名字也从:flink-table-planner-blink -> flink-table-planner,flink-table-runtime-blink -> flink-table-runtime ...
下面是一个简单的例子,它使用Java编写了一个Flink程序,该程序使用Table API从CSV文件中读取数据,然后执行简单的查询并将结果写入到另一个CSV文件中。 首先我们需要导入maven依赖: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>...
例如: 1.6.1 2.7.6org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-java_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.maven.pluginsmaven-compiler-plugin3.8.01.81.8四、编码在IDEA中新建Java类,编写Flink应用程序代码。在编写代码的过程中,可以使用IDEA提供的代码自动补全、智能...
直接从 Flink 官网上下载 Flink binary 的压缩包 或者从 Flink 源码编译而来 安装Java,并配置 JAVA_HOME 环境变量 3. 单机 Standalone 的方式运行 Flink (1)基本的启动流程 最简单的运行 Flink 应用的方法就是以单机 Standalone 的方式运行。 启动集群: ...
Structured Streaming是建立在Spark SQL引擎上的可扩展和容错的流处理引擎。您可以使用Scala、Java、Python或R中的Dataset/DataFrame API来表达流聚合、事件时间窗口、流到批处理的连接等操作,而无需考虑流处理的细节。Structured Streaming提供了快速、可扩展、容错、端到端精确一次性的流处理功能。 默认情况下,Structured...