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flink-connector-clickhouse_2.12-1.13.6版本

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  •      文件类型：JAR

简介：
Flink-connector-clickhouse_2.12-1.13.6 是专为Apache Flink设计的数据连接器，支持ClickHouse数据库，适用于大数据处理和分析任务。该版本优化了数据传输效率与稳定性，提供了更强大的SQL兼容性和易用性配置选项。 flink-connector-clickhouse_2.12-1.13.6 Flink版本：1.13.6 ClickHouse 版本：20.9.2.20 Scala 版本：2.12

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  • flink-connector-clickhouse_2.12-1.13.6版本
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    Flink-connector-clickhouse_2.12-1.13.6 是专为Apache Flink设计的数据连接器，支持ClickHouse数据库，适用于大数据处理和分析任务。该版本优化了数据传输效率与稳定性，提供了更强大的SQL兼容性和易用性配置选项。 flink-connector-clickhouse_2.12-1.13.6 Flink版本：1.13.6 ClickHouse 版本：20.9.2.20 Scala 版本：2.12
     
  • flink-1.13.6-bin-scala_2.11.tar.gz
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    Flink 1.13.6 是一个使用 Scala 2.11 编译的 Apache Flink 分布式处理框架二进制包，适用于大数据实时和批处理任务。 flink-1.13.6-bin-scala_2.11.tgz
     
  • Flink 1.13.6 源码编译指南
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    本指南详细介绍了如何在本地环境中编译Apache Flink 1.13.6源代码，帮助开发者快速上手进行自定义开发和调试。 本段落将指导大家在Mac环境下手动编译Flink-1.13.6版本的源码（其他版本也可参考），过程中遇到的问题如依赖缺失、启动参数设置不当、运行后日志不打印以及修改源码后的无响应问题等，都会详细讲解。通过这次Flink源码编译实践，读者可以触类旁通地了解其它大数据组件的编译原理。 建议在阅读时多动手操作，在实践中学习和理解更为重要。如果遇到难题，可以通过私信寻求帮助或分享已编译好的代码以供参考。此外，深入研读源码有助于掌握其背后的理论基础、设计思想和技术应用等知识，这些都是我们在日常业务逻辑编码中较少接触到的内容。
     
  • Doris Flink Connector
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    Doris Flink Connector是专为Apache Doris设计的连接器插件，它允许用户通过Flink实时获取和处理数据，增强数据分析与挖掘能力。 官方网站并未提供编译好的 connector 下载，需要自行编译。我将上传自己编译好的版本供大家下载。 以下是相关配置： - flink 版本：1.13.5； - scala.version: 2.12 - flink.version: 1.13.5 - libthrift.version: 0.13.0 - arrow.version: 5.0.0 - maven-compiler-plugin.version: 3.8.1 - maven-javadoc-plugin.version: 3.3.0 - maven-source-plugin.version: 3.2.1
     
  • Flink-1.13.6-Bin-Scala_2.12.tgz 下载资源
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    这是Apache Flink 1.13.6版本的一个压缩包，包含Scala 2.12环境下的所有必需文件。用户可下载此资源进行大数据流处理和批处理应用开发。 Apache Flink 是一个开源的流处理与批处理框架，为实时数据处理提供了高效、可扩展且容错性强的解决方案。其核心是数据流引擎，支持事件时间处理，确保了数据处理的一致性和准确性。 `flink-1.13.6-bin-scala_2.12.tgz` 包含 Apache Flink 1.13.6 版本的二进制发行版，适用于使用 Scala 2.12 开发环境。该版本的关键功能和改进包括： 1. **流处理**：支持无界与有界数据流处理，并提供灵活的时间窗口操作（如滑动、会话窗口）。 2. **批处理**：尽管最初设计用于流处理，Flink 也具备高效的批处理能力。其模式无缝集成，提供了统一的API和执行模型。 3. **状态管理和容错机制**：通过检查点与保存点保证了分布式环境下的数据一致性及 exactly-once 的语义支持。 4. **Scala API**：兼容 Scala 2.12 编程语言。丰富的函数式编程接口使流处理应用开发更为简洁直观。 5. **状态后端**：Flink 支持内存、RocksDB 和 HDFS 等多种存储方式，满足不同场景下的性能与持久化需求。 6. **连接器和格式支持**：内置了 Kafka、HDFS、Kinesis 以及 Cassandra 的连接器等工具，方便数据源及存储的交互。 7. **Table & SQL API**：提供统一的 Table 和 SQL 接口，简化流批处理开发流程。 8. **YARN 和 Kubernetes 集成**：可在 YARN 或 Kubernetes 上运行，便于资源管理和调度。 9. **优化和性能提升**：可能包含更高效的 shuffle 机制、更快的序列化与反序列化等改进措施。 10. **社区支持和生态系统建设**：活跃的社区提供了丰富的文档、示例以及插件，并拥有全球各地用户及贡献者的支持。 解压 `flink-1.13.6` 文件后，可找到所有启动和配置 Flink 的必要文件（如 bin 目录下的脚本、conf 目录下的配置文件等），从而搭建本地集群或连接至远程集群进行作业提交与管理。 总之，`flink-1.13.6-bin-scala_2.12.tgz` 是一个全面的 Flink 发行版，适合开发者用于构建和部署实时数据处理应用。无论你是新手还是有经验的用户，此版本都提供了广泛的功能优化及支持，在大数据领域中助你取得成功。
     
  • flink-connector-cdc-kb
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    Flink-Connector-CDC-KB是一款专为Apache Flink设计的数据连接器，用于高效地从数据库变更日志中捕获数据变化，并实时传输至数据流处理应用。 Flink-connector-kb-cdc 是一个用于与知识库（KB）进行数据变更捕获（CDC）的连接器插件，它允许用户实时获取数据库中的更新、插入或删除操作，并将这些更改传递给 Apache Flink 流处理应用以支持复杂的业务逻辑和数据分析。
     
  • Flink Connector Kudu：基于Apache Bahir Kudu Connector的Flink连接器...
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    Flink Connector Kudu是基于Apache Bahir项目的Kudu Connector开发的一款专门用于连接Apache Flink与Google Kudu的流处理连接工具，简化了数据在实时应用中的高效存储和查询过程。 Kudu连接器是基于Apache Bahir Kudu连接器改造而来，并满足公司内部使用需求的版本。它支持范围分区特性、定义哈希分桶数等功能，并且兼容Flink 1.11.x动态数据源等特性。经过改进后，部分功能已回馈给社区。 在项目中使用该Kudu连接器时，请先克隆代码并根据公司私服环境调整pom文件坐标信息。创建目录的示例如下： ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); catalog = new KuduCatalog(cdh01:7051,cdh02:7051,cdh03:7051); tableEnv = KuduTableTestUtils.createTableEnvWithBlinkPlannerStreamingMode(env); ```
     
  • Flink Connector ClickHouse 1.12.0 Jar
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    Flink Connector ClickHouse 1.12.0 Jar是一款专为Apache Flink设计的连接器库，用于与ClickHouse数据库高效交互，支持数据读写操作，适用于大数据处理场景。 Flink 通过 connector 形式连接 ClickHouse 的配置如下： ```properties id Int, age Int, sex Int, create_date Date WITH ( connector = clickhouse, url = jdbc:clickhouse://10.1.3.176:8123/test, table-name = tb_user, username = , password = , format = json ) ```
     
  • flink-connector-redis_2.11-1.1-snapshot
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    Flink-connector-redis_2.11-1.1-snapshot 是一个用于Apache Flink与Redis之间数据交换的连接器库，适用于Scala 2.11版本，提供实时数据处理功能。 Flink连接Redis作为sink时，在1.0版本中无法支持设置过期时间。为此开发了一个新的jar包来解决这个问题，这样可以避免自行重新编译代码，节省时间。