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CDH 6.3.2 集成 Flink 1.10.2 Parcel 包（已验证有效）

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简介：
本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本上集成Flink 1.10.2的Parcel包，提供详尽步骤和配置指南，并确认该方案已经过实际测试并证明可行。 源码编译制作的parcel包已在CentOS 7.5 + CDH 6.3.2 + Scala 2.12环境下测试通过，并附有相关教程文章。

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  • CDH 6.3.2 集成 Flink 1.10.2 Parcel 包（已验证有效）
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    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本上集成Flink 1.10.2的Parcel包，提供详尽步骤和配置指南，并确认该方案已经过实际测试并证明可行。 源码编译制作的parcel包已在CentOS 7.5 + CDH 6.3.2 + Scala 2.12环境下测试通过，并附有相关教程文章。
     
  • CDH 6.3.2 集成 Flink 1.13 Parcel 包
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    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本中集成Flink 1.13版本的Parcel包，实现大数据实时计算功能的便捷部署与管理。 FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel.sha、FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcelmanifest.json以及FLINK_ON_YARN-1.13.2.jar的安装教程可以参考相关文档或博客文章。
     
  • CDH 6.3.2 集成 Apache Flink 1.12.2 parcel 包 (flink-1.12.2-bin-scala_2.12...)
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    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本中集成Apache Flink 1.12.2的parcel包，包括相关步骤和注意事项。 源码编译制作的parcel包在Linux环境下与CDH6.3.2及Scala 2.12兼容，并附有相关教程文章。
     
  • Flink 1.14.4与CDH 6.3.2的集成
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    本篇文章主要探讨Apache Flink 1.14.4版本与Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本的兼容性及集成方法，旨在帮助开发者解决Flink在CDH环境中部署和运行时可能遇到的问题。 在部署过程中遇到两个问题：一是“Redaction rules file doesnt exist, not redacting logs. file: redaction-rules.json”，二是“rotateLogFilesWithPrefix: command not found”。这些问题不影响使用，但需要注意到资源commons-cli-1.5.0和flink-shaded-hadoop-2-uber-3.0.0-cdh6.3.2-10.0应该放入Flink的lib目录下。
     
  • Flink-1.12-CDH-6.3.2.zip
    优质
    这是一个Apache Flink 1.12版本与Cloudera Hadoop Distribution 6.3.2兼容的压缩文件包，便于用户在CDH环境中快速部署和使用Flink进行大数据实时计算。 Flink 1.12与CDH6.3.2集成已亲测可用。
     
  • Flink 1.13.1与CDH 6.3.2
    优质
    本文章将介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2环境下部署和配置Apache Flink 1.13.1，包括安装步骤、环境配置及常见问题解决办法。 Flink 部署在 CDH 6.3.2 上的包可以用于集成 Flink 到现有的 Hadoop 生态系统中。这种部署方式能够充分利用已有的集群资源，简化大数据处理任务的开发与管理流程。
     
  • Flink 1.14.3 on CDH 6.3.2
    优质
    本项目介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本的集群环境中部署和配置Apache Flink 1.14.3，实现大数据实时处理任务。 Flink 1.14.3 和 CDH 6.3.2 是稳定且可以使用的。
     
  • Flink 1.16.2 在 CDH 6.3.2 上
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    本文章介绍了Apache Flink 1.16.2在Cloudera Hadoop发行版CDH 6.3.2上的部署与配置，探讨了二者结合的优势及实际应用案例。 在CDH6.3.2环境中集成安装Flink-1.16.2所需的所有包都已经准备好了，无需自行打包。可以参考以下部署教程进行操作： https://blog..net/qq_31454379/article/details/110440037 https://www.cnblogs.com/lshanp16469294.html 注意：文中链接已去除，具体内容请参考原文。
     
  • Flink-1.14.0 for CDH 6.3.2 (.zip)
    优质
    该资源为Apache Flink 1.14.0版本针对Cloudera Hadoop发行版CDH 6.3.2优化打包的.zip文件，便于在CDH环境中快速部署和使用Flink进行大数据实时流处理与批处理任务。 《FLINK-1.14.0在CDH6.3.2上的部署与集成》 Flink是一款开源的流处理框架，以其高效、实时、可扩展性和容错性著称，在大数据处理领域得到广泛应用。本段落将详细介绍如何在企业级Hadoop平台Cloudera Data Hub（CDH）6.3.2上部署FLINK-1.14.0版本，并结合Hive进行数据处理。 CDH 6.3.2提供了全面的Hadoop和大数据分析解决方案，包括多个组件如HDFS、YARN、HBase以及Hive等，为用户提供统一的数据管理和分析环境。而Flink 1.14.0则带来了性能优化及新特性，例如增强的SQL支持、改进的连接器与格式，并进一步整合了Kafka。 部署FLINK on CDH首先需要准备的是FLINK-1.14.0二进制包，其中包含了专为YARN设计的`FLINK_ON_YARN-1.14.0.jar`以及通用Flink二进制文件`FLINK-1.14.0.jar`。 **环境准备：** 在部署前，请确保CDH集群已安装并配置好YARN、HDFS等组件，并具备Java运行时环境，推荐使用Java 8或更高版本以支持Flink 1.14.0的兼容性需求。 **解压与配置FLINK-1.14.0：** 将`FLINK-1.14.0-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel`包解压缩至指定目录，此版本适用于Linux环境且依赖Scala 2.11。根据CDH的parcel管理机制执行相关操作。 **配置YARN与HDFS：** 修改`conf/flink-conf.yaml`文件以设置Flink在YARN上运行的相关参数，包括将`yarn.application-mode`设为`cluster`, `jobmanager.rpc.address`指向ResourceManager地址等。同时确保正确设置了保存状态和日志的HDFS路径。 **与Hive集成：** 要实现Flink与Hive的数据交互，请保证Hive Metastore服务正常运行，并在flink配置中添加必要的hive连接设置，例如指定`hive.metastore.uris`. **启动FLINK集群并测试作业：** 使用提供的脚本如`bin/yarn-session.sh`提交到YARN以启动Flink的Session模式或直接通过命令行方式执行应用。创建一个简单的WordCount示例来验证部署成功。 **监控与维护：** 可以通过配置好的Web界面访问地址（例如:8081）进行作业状态监测，并根据实际情况调整参数如TaskManager数量、内存分配等，以优化性能表现并维持系统的稳定运行。 通过上述步骤，在CDH 6.3.2上部署FLINK-1.14.0并与Hive集成得以实现。这不仅充分利用了CDH提供的资源管理能力，还借助Flink强大的流处理特性来应对大规模实时数据的挑战，为企业的大数据应用提供了强有力的支持。
     
  • CDH 6.3.2 集成Phoenix
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    本简介介绍如何在CDH 6.3.2版本集群中集成Phoenix，涵盖安装配置、优化建议及常见问题解决方法。 在大数据处理领域，CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是一款广泛使用的开源大数据平台，它包含了Hadoop生态系统中的多个组件，如HDFS、YARN、MapReduce、Hive等。而Phoenix是一个针对HBase的SQL查询引擎，它允许用户通过SQL语句对HBase数据进行操作，极大地简化了大数据分析工作。本篇文章将详细讲解如何在CDH 6.3.2版本中集成Phoenix，以便充分利用其功能。 **一、CDH 6.3.2与Phoenix的兼容性** CDH 6.3.2是Cloudera公司发布的基于Apache Hadoop的一个特定版本，它已经经过优化，能够很好地支持和兼容各种Hadoop生态中的组件。Phoenix作为HBase的SQL接口，同样需要与Hadoop及HBase版本匹配才能确保正常运行。在CDH 6.3.2中，Phoenix已经被预先配置好，可以无缝对接，提供高效的数据查询能力。 **二、Phoenix的基本概念** 1. **Phoenix架构**: Phoenix是建立在JDBC之上的，它将SQL查询转化为HBase的原生操作，并通过优化器和执行引擎实现高效的查询性能。Phoenix使用元数据存储来跟踪表和索引的信息，这些元数据存储在HBase表中。 2. **SQL支持**：Phoenix支持标准的SQL语法，包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等，使得不熟悉HBase API的开发人员也能轻松进行数据操作。 3. **索引**: Phoenix提供了二级索引功能，可以加速对HBase表的复杂查询，在列不在行键中的情况下尤其有用。 **三、集成步骤** 1. **准备环境**：确保已安装并配置好CDH 6.3.2，包括HBase和Hadoop等组件。同时系统需要配置Java环境，因为Phoenix依赖于Java运行。 2. **安装Phoenix**: 可以从Cloudera的Repository下载Phoenix对应版本或直接通过YARN的Application Manager进行安装。在安装过程中，请确保所选的Phoenix版本与CDH 6.3.2中的HBase版本兼容。 3. **配置Phoenix**：编辑`$PHOENIX_HOME/conf/hbase-site.xml`，添加必要的HBase相关配置信息；还需配置`$PHOENIX_HOME/conf/phoenix-site.xml`以设置JDBC URL、Zookeeper地址等。 4. **启动Phoenix**: 通过运行命令行工具来启动Phoenix服务器。 5. **验证集成**：使用SQL客户端连接到Phoenix服务器并通过简单的查询测试其工作状态，确认一切正常后即可开始正式操作。 **四、使用Phoenix** 1. **创建表**: 使用SQL语句定义HBase表的结构。 2. **数据插入**: 通过INSERT命令将记录写入数据库中。 3. **查询数据**: 利用SELECT语句进行检索，Phoenix会自动优化路径以提高效率。 4. **更新与删除**：使用UPDATE和DELETE操作来修改或移除表中的信息。 5. **索引管理** : 创建并维护二级索引来进一步提升查询速度。 **五、性能调优** 1. **索引策略**: 根据实际的访问模式设计有效的索引，减少不必要的全表扫描。 2. **并行查询**: 通过配置参数来启用和调整Phoenix中的并发执行机制以提高响应时间。 3. **数据分区**: 合理规划表结构以便均匀分布负载减轻单点压力问题。 4. **JVM调优** : 根据实际需求适当调整服务器端的Java虚拟机设置，确保良好的运行状态。 5. **监控与维护**：定期检查Phoenix和HBase的状态并及时解决可能出现的问题以保障服务稳定性。 总结而言，在CDH 6.3.2环境中集成使用Phoenix可以显著提升对HBase数据进行SQL访问的能力，并简化数据分析流程。通过理解其工作原理、掌握正确的配置方式以及采取适当的优化措施，用户能够更好地利用该平台的优势实现高效的数据处理和分析任务。