大数据技术发展阶段 第一阶段： Hadoop 和 MapReduce，主要用于批处理任务。 第二阶段： 支持 DAG 的框架，如 Tez 和 Oozie，提升了批处理效率。 第三阶段： Spark 的兴起，支持 Job 内部的 DAG，并强调实时计算能力。 第四阶段： Flink 引领流计算时代，进一步提升实时处理能力。

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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！

深入剖析Fink源码，为您展现其构建及运作流程。

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！