基于 Flink 1.13.2 的双语教程

这是一个 Apache Flink 1.13.2 版本与 CDH 集成后的重新编译包。

在搭建cdh6.3.2环境时，使用了FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11.tar资源包，验证通过，包含FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel、FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel.sha和manifest.json三个文件，适用于centos7.6+jdk8+maven3.8.8环境。

学习Flink SQL，掌握2022最新大数据处理技术，教程基于Flink 1.14.3版本。

本指南为使用 Java 进行大数据处理的开发者提供一份关于 Apache Flink 的全面学习资料。 指南内容结构 Flink 基础：介绍 Flink 架构、核心概念以及与其他大数据框架的比较。 DataStream API：深入讲解 Flink 的 DataStream API，包括数据源、转换操作、窗口函数以及状态管理。 案例实战：通过实际案例演示如何使用 Flink 处理实时数据流，例如实时数据统计、异常检测以及机器学习模型训练。 部署与监控：介绍如何在不同环境下部署和监控 Flink 应用程序，确保其稳定性和性能。 适用人群 具备 Java 编程基础的大数据开发人员 希望学习实时数据处理技术的工程师 对分布式系统和流式计算感兴趣的学生 学习目标 掌握 Flink 的核心概念和架构 熟练使用 Java 编写 Flink 应用程序 能够使用 Flink 处理实际的实时数据处理问题 了解 Flink 的部署和监控方法 免责声明 本指南并非官方文档，仅供学习和参考。

在Linux环境中，Apache Flink是一款广受欢迎的开源大数据处理框架，提供高效的流处理和批处理能力。Flink 1.13.0版本作为稳定发布版，集成多项改进和新特性。本教程将详细介绍如何在Linux系统上配置并部署Flink到YARN集群模式，以有效管理资源和任务调度。为确保顺利部署，确保安装Java 8或更高版本，并配置完整的Hadoop集群，包括YARN作为资源管理器。解压下载的linux_flink-1.13.0.rar文件后，你将获得flink-1.13.0目录，包含所有必要的可执行文件和配置。在配置conf/flink-conf.yaml文件时，设置关键参数如jobmanager.rpc.address、jobmanager.heap.memory、taskmanager.heap.memory、yarn.application.classpath、yarn.container-memory和yarn.taskmanager.memory.process，确保正确启动YARN会话。

提供 Oracle 10g 官方文档的中英文对照版本，方便有需要的用户参考学习。

一种利用 Flink SQL 实现 MongoDB 数据同步至 Hive 的方案。该方案利用 Flink 强大的流处理能力和 SQL 的易用性，能够高效、可靠地进行数据迁移。 方案优势: 高效性: Flink 的分布式架构和流处理引擎能够处理高吞吐量的数据。 易用性: Flink SQL 提供了简洁易懂的语法，降低了数据同步的开发门槛。 可靠性: Flink 提供了 Exactly-Once 语义保证，确保数据不丢失不重复。 可扩展性: Flink 和 Hive 都具有良好的可扩展性，可以应对不断增长的数据量。 方案流程: 数据源配置: 配置 MongoDB 数据源信息，包括连接地址、数据库、集合等。 数据目标配置: 配置 Hive 数据目标信息，包括 Hive metastore 地址、数据库、表等。 数据转换: 使用 Flink SQL 对 MongoDB 数据进行必要的转换，例如字段映射、类型转换等。 数据写入: 将转换后的数据写入 Hive 表中。 方案实现: 方案实现可以使用 Flink 提供的 Java API 或 SQL API。其中，SQL API 更加简洁易用，推荐使用。 示例代码: -- 创建 MongoDB 数据源 CREATE TABLE source ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'mongodb', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '27017', 'database' = 'test', 'collection' = 'users' ); -- 创建 Hive 数据目标 CREATE TABLE sink ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'hive', 'hive.metastore.uris' = 'thrift://localhost:9083', 'database' = 'test', 'table' = 'users' ); -- 数据同步 INSERT INTO sink SELECT * FROM source; 基于 Flink SQL 的 Mongo 到 Hive 数据同步方案具有高效、易用、可靠等优势，能够满足企业级数据同步的需求。

这是一门Flink SQL大数据项目实战课程，基于Flink 1.14.3版本。课程涵盖Flink Table编程、SQL编程、Time与WaterMark、Window操作、函数使用、元数据管理等核心内容，通过一个完整的实战项目深入讲解Flink SQL的流式项目开发。无论是零基础还是有基础的学员，都能通过本课程快速掌握Flink SQL流批一体技术，并积累实战经验。

阿里分享了一种利用 Flink、Iceberg 和对象存储构建数据湖的方案。 Flink 作为高吞吐、低延迟的流式处理框架，负责实时数据的摄取和处理。Iceberg 则作为数据湖的表格式引擎，提供 ACID 事务、高效的查询和数据演进能力。对象存储作为底层存储，提供高可扩展性和低成本的优势。 这种方案结合了三者的优势，可以高效地构建和管理数据湖，满足不同场景的数据分析需求。