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Flink CDC 连接器 2.2 版本适配 Flink 1.14.2 该项目对 Flink CDC Connectors 2.2 版本进行了源码级别的修改，使其能够兼容 Flink 1.14.2 版本，并针对 MySQL 数据库进行了优化，以提升数据采集的性能和稳定性。 优化内容包括：* 修复了 Flink 1.14.2 版本兼容性问题* 提升了 MySQL CDC 数据采集的效率* 增强了连接器的稳定性 使用方式：1. 下载修改后的源码2. 编译打包3. 将生成的 JAR 包添加到 Flink 项目中4. 配置并使用 Flink MySQL CDC 连接器

Flume 实践指南：图解安装步骤 本指南将逐步演示 Flume 的安装过程，并配以图片辅助说明，帮助您快速掌握 Flume 的部署。 准备工作 下载 Flume 安装包: 从 Apache Flume 官网获取最新版本的 Flume 安装包。 解压安装包: 将下载的安装包解压到您选择的目录。 配置环境变量: 编辑系统环境变量，添加 Flume 的安装路径到 FLUME_HOME 变量，并将 $FLUME_HOME/bin 添加到 PATH 变量。 安装步骤 验证安装: 打开终端并执行 flume-ng version 命令，确保 Flume 正确安装并显示版本信息。 配置 Flume Agent: 根据您的数据采集需求，编辑 Flume 的配置文件，指定数据源、数据接收器和通道等信息。 启动 Flume Agent: 执行 flume-ng agent -n agent_name -c conf_file_path -f 命令，启动 Flume Agent 并开始数据采集。 图解说明 （此处插入 Flume 安装过程的截图，例如解压安装包、配置环境变量、编辑配置文件、启动 Flume Agent 等步骤） 后续步骤 探索 Flume 的各种配置选项和功能，例如拦截器、通道选择器、Sink 处理器等。 将 Flume 集成到您的数据处理流程中，实现数据采集、传输和分析。 希望这份指南能够帮助您顺利安装和使用 Flume！

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由于官网下载速度较慢，获取 Kibana 6.4.0 可能存在困难。除了官网，您还可以尝试以下途径： 社区资源: 一些 Kibana 社区或论坛可能提供 6.4.0 版本的下载链接或镜像资源。 代码库: Kibana 的源代码托管在 Github 上，您可以尝试从对应的版本库中获取 6.4.0 版本的代码进行编译安装。 第三方平台: 部分第三方软件平台或镜像网站可能提供 Kibana 6.4.0 的下载，但需要注意来源可靠性。

内包含 Flink 开发的示例源码，可用于学习和参考。

代码及配置打包 附有详细的文档 项目详情：Flink 练习之通话时长的统计

本数据集包含 Flink SQL Demo 中使用的部分 2 测试数据，便于开发和测试。

Flink 动手实践指南 这份指南将带领您亲自体验 Flink 的强大功能，通过实际操作深入理解其核心概念和应用。 涵盖内容可能包括： Flink 开发环境搭建 核心 API 详解及代码示例 数据流处理应用开发 实时数据分析案例 Flink 集群部署与运维 通过实践操作，您将能够： 掌握 Flink 基本原理和架构 熟悉 Flink 开发工具和流程 构建实时数据处理应用 解决实际业务场景中的数据挑战 开始您的 Flink 实践之旅，释放实时数据的无限潜能！

Flink Forward SF 2017 演讲：Eron Wright 带您探索 Flink 与 TensorFlow 的结合 Eron Wright 在 Flink Forward SF 2017 大会上发表了关于 Flink 与 TensorFlow 集成的演讲。此次演讲深入探讨了如何将这两个强大的框架结合，以构建可扩展的机器学习应用。 演讲内容涵盖： Flink 处理实时数据流的优势 TensorFlow 在机器学习模型训练和推理方面的能力 Flink 与 TensorFlow 集成的架构和实现细节 如何使用 Flink 和 TensorFlow 构建端到端的机器学习流水线 实际应用案例分享 通过此次演讲，您将了解 Flink 和 TensorFlow 集成的潜力，以及如何利用它们构建智能实时应用。