Apache Flink 1.14.4 (Scala 2.12)

Apache Flink 1.14.4 版本对应 Scala 2.11 的安装包。

flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz 是 Apache Flink 1.17.1 版本的二进制发行版，专为 Scala 2.12 用户构建。Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于大规模数据处理和分析。该版本带来了最新的功能和错误修复，增强了性能和稳定性，解压后即可使用。

Apache Flink是一个用于大规模分布式环境中高性能、可靠且容错的数据处理的开源流处理和批处理框架。它提供了一个统一的编程模型，可以处理无界流数据和有界批量数据，并支持事件时间和处理时间的语义。

该资源为基于 CDH 6.3.2 和 Scala 2.12 编译的 Flink 1.10.2 源码包，可用于制作 parcels 部署至阿里云集群。

使用 commons-cli-1.5.0 和 flink-shaded-hadoop-2-uber-3.0.0-cdh6.3.2-10.0 库。部署时可能遇到日志 redaction 和 rotateLogFilesWithPrefix 问题，但不影响使用。

根据所提供的文档内容，可以了解以下信息：1. Apache Flink简介：Apache Flink是一个开源的流处理框架，支持高吞吐量、低延迟的数据处理，具备容错机制，确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调，Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制，实现“恰好一次”状态计算。此外，Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口，以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器，同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置：了解Flink的安装和配置步骤，包括在Windows和Linux系统上的安装，配置SSH、Java和Flink，以及启动守护进程和添加额外的Job/Task Manager。还需了解如何停止守护进程和集群，以及如何运行示例应用。3. 使用DataStream API进行数据处理：定义数据源，进行数据转换操作和应用窗口函数，支持物理分区策略，处理事件时间、处理时间和摄入时间。4. 使用批处理API进行数据处理：针对有限数据集，支持文件、集合、通用数据源及压缩文件，包括Map、Flat Map、Filter、Project等转换操作，以及归约操作和分组归约操作。5. 连接器：连接Apache Flink与其他系统，包括Kafka、Twitter、RabbitMQ和E。

Apache Flink Kafka SQL连接器flink-sql-connector-kafka_2.12-1.13.1.jar是用于在Flink SQL环境中与Apache Kafka集成的JAR包。版本中的2.12和1.13.1分别对应Scala和Flink的版本。该连接器支持Flink SQL的标准DDL和DML操作，可用于从Kafka读取数据或向Kafka写入数据。

Apache Flink 1.13.6 二进制发行版（Scala 2.11）

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。