$ wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.14.2/flink-1.14.2-bin-scala_2.12.tgz# 解压$ tar -zxvf flink-1.14.2-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/bigdata/hadoop/server/$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/flink-1.14.22、修改配置文件 修改flink-conf.yaml文件 $ cd /opt/bigdata/hadoop/se...
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...
同时Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群之上。 采用Hadoop的YARN做为资源管理调度,以HDFS作为数据存储。 因此,Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。 目前,这套基于Flink搭建的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团内部,而且通过阿里云的云产品API向整个开发者生态提供基于Flink的云产品支持。 Flink在阿里巴巴的大规模应用...
进入Flink 官网,下载 1.13.0 版本安装包 flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz,注意此处选用对应 scala 版本为 scala 2.12 的安装包。 解压 在hadoop102节点服务器上创建安装目录/opt/model,将 flink 安装包放在该目录下,并执行解压命令,解压至当前目录。 $ tar -zxvf flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz -C /op...
目前来说,大数据领域最为活跃的三个计算框架,当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中,表现各有优势,因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个Hadoop对比,看看Hadoop、Spark、Flink三大框架,各自的优势劣势如何。 1、数据处理对比 ...
Hadoop和Flink都是大数据处理框架,但它们之间有一些重要的区别:1. 数据处理模式:Hadoop是一个批处理框架,主要用于处理静态数据集,需要将数据存储在分布式文件系统中并进行批量处理。而...
Flink是一个强大的流式处理框架，能够实现低延迟的实时数据处理。与Spark相比，Flink专注于流处理，可以提供更好的事件处理和状态管理。它还支持批处理任务，因此在一些情况下可以替代Hadoop和Spark。优点：低延迟的实时数据处理，适用于需要实时反馈的应用。支持流处理和批处理，具有更好的事件处理和状态管理能力。适用于...
学习大数据还是绕不开始祖级别的技术hadoop。我们不用了解其太多,只要理解其大体流程,然后用python代码模拟主要流程来熟悉其思想。 还是以单词统计为例,如果使用hadoop流程实现,则如下图。 在这里插入图片描述 为什么要搞这么复杂呢? 顾名思义,“大数据”意味着庞大的数据量需要计算。提升计算效率的方法无非如下: ...
Hadoop和Flink都是用于大数据处理的开源框架,但它们有一些显著的区别:1. 处理模式:Hadoop是一个批处理框架,主要用于处理离线数据,需要等待数据全部到达后才能开始处理。而Flink是...
hadoop:hadoop-2.10.0.tar.gz flink:flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz 【系统】 Linux CentOS8(阿里云ECS服务器) 三个节点的Hostname分别为: rexel-ids001 rexel-ids002 rexel-ids003 【安装JDK】 已经安装好了,这里不再重复记录。 JAVA_HOME=/home/radmin/jdk1.8.0_77 ...