高效资源下载Flink Hadoop兼容库 2.7.5-10.0.jar

flink 1.11版本后不再自带连接Hadoop的jar包，需要手动编译打包。这里分享我编译好的jar包，供有需要的人使用。

最新版本的flink不再兼容hadoop，用户需下载适配的hadoop依赖包，并将其放置到FLINK_HOME/lib目录下，方可实现与hdfs的连接。

基于CentOS-6.7编译，使用了Protobuf、Ant、Findbugs、Maven等工具。

为方便在Flink中写入数据到Hudi，需要导入Hudi集成Flink的编译jar包。具体版本如下：Hadoop：3.1.3Flink：1.13.6Scala：2.12Hudi：0.12.0

操作系统为win7，将集群部署在本地虚拟机上，hadoop的eclipse插件顺利通过自我验证。

为解决 Eclipse 开发 Hadoop 程序时出现的错误，需要将 winutils.exe 等文件复制到 Hadoop 的 bin 目录中。

Flink Forward Asia 2019 PPT资源下载，主要包括主会场介绍、Apache Flink核心技术探讨、开源大数据生态分析、企业实践分享及人工智能应用讨论。

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。

Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。在这个名为“hadoop2.6.rar”的压缩包中，我们获取的是Hadoop 2.6.0版本的安装资源。Hadoop 2.6.0是在Hadoop 2.x系列中的一个重要版本，它在Hadoop 2.4.x的基础上进行了一系列的优化和改进，提供了更高的稳定性和性能。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，设计目标是能够跨大量廉价硬件节点存储和处理数据。MapReduce则是并行处理和计算框架，用于在HDFS上运行大规模的数据分析任务。在Hadoop 2.x系列中，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，取代了原有的JobTracker，使得系统能够更高效地管理和调度集群资源。YARN将任务调度和资源管理分离，提高了系统的可扩展性和灵活性。在Hadoop 2.6.0中，你可以期待以下关键特性： 1. YARN性能优化：提升了任务调度的效率，减少了资源浪费。 2. HDFS高可用性：通过NameNode HA（High Availability），可以设置热备NameNode，确保服务的连续性。 3. HDFS的Block Size调整：支持更大的Block Size，适应大数据量的存储需求。 4.更强的安全性：增加了Kerberos认证，增强了系统的安全性。 5.改进的故障恢复机制：快速检测和处理节点故障，减少数据丢失风险。在安装Hadoop 2.6.0时，你需要遵循以下步骤： 1.下载并解压“hadoop2.6.rar”到指定目录。 2.配置环境变量，包括HADOOP_HOME、PATH等。 3.配置Hadoop的配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml和mapred-site.xml，设定HDFS和YARN的相关参数。 4.初始化HDFS，格式化NameNode。 5.启动Hadoop服务，包括DataNode、NameNode、ResourceManager等。在实际操作中，你还需要考虑集群的网络环境、硬件配置以及数据分布策略等因素，以确