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Flink 1.13.1与CDH 6.3.2

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简介：
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。

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  • Flink 1.13.1与CDH 6.3.2
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    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-1.12-CDH-6.3.2.zip
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    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 1.14.3 on CDH 6.3.2
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    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 1.14.4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 1.16.2 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)
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    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 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。
     
  • ES 7.9与Flink 1.12在CDH 6.3.2上编译后的包
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    本资源提供Apache Elasticsearch 7.9及Apache Flink 1.12在Cloudera Hadoop CDH 6.3.2环境下的预编译安装包，便于用户快速部署与集成。 CDH6.3.2集成的ES7.9、flink1.12.2编译好的parcel及csd可以直接使用。如果遇到flink启动失败的问题，请参考相关文档或寻求专业帮助；若ES启动失败，可以执行以下命令：chmod 777 /opt/cloudera/parcels/ELASTICSEARCH/config/ 即可解决问题。
     
  • Flink 1.10.1在CDH 6.3.2环境下编译成功
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    简介：本文介绍了在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本环境中成功编译Apache Flink 1.10.1的过程，为使用CDH平台的用户提供了一个详细的指南。 在大数据处理领域，Apache Flink是一个强大的流处理和批处理框架，以其高效的实时计算能力和对大规模数据的卓越处理能力而受到广泛推崇。本段落将详细探讨如何在CDH6.3.2（Cloudera Data Hub）环境下成功编译Flink1.10.1版本，并分析该版本的优势及应用价值。 首先了解CDH6.3.2：它是Cloudera公司提供的一种全面的Hadoop发行版，包含多个生态系统项目如HDFS、HBase和Spark等。作为最后一个免费版本，它为许多使用CDH的企业提供了稳定的性能与丰富的功能支持，在大数据分析中发挥着重要作用。 接下来关注Flink1.10.1：这一重要里程碑引入了多项改进及优化措施，例如增强了SQL支持，并提升了流批一体处理能力以及状态管理的控制。这些特性使得该版本在实时数据处理和复杂事件处理领域表现出色。此外，在CDH6.3.2环境下编译过的Flink能够无缝集成到整个生态系统中与其他组件如Hive、HBase协同工作，实现高效的数据流转与处理。 为了成功地在此环境中编译Flink1.10.1版本，请遵循以下步骤： - **环境准备**：确保安装了Java开发工具集（JDK）并设置好相应的环境变量。 - **获取源码**：从Apache Flink官方网站下载或通过Git克隆项目仓库，以获得该版本的源代码文件。 - **配置CDH版本信息**：在Flink项目的`pom.xml`中修改依赖库的版本号使之与CDH6.3.2中的组件相匹配。 - **编译和构建**：利用Maven执行命令来生成可运行的二进制包。 - **测试验证**：部署到实际环境中，通过简单的Flink任务检查其是否能正常工作。 在具体应用中，使用该版本可能涵盖但不限于以下方面： 1. 实时数据处理：低延迟特性使其适用于实时数据分析场景如监控和报警系统； 2. 批量作业：尽管以流式计算闻名，但它的批量处理能力同样强大且适合大量历史记录的分析任务。 3. 事件驱动应用开发：利用复杂的事件时间窗口及规则引擎实现高级业务逻辑设计； 4. 数据集成操作：通过各种连接器轻松地将数据传输至HDFS、Kafka等不同存储系统。 综上所述，CDH6.3.2环境下编译成功的Flink1.10.1版本为用户提供了稳定且高效的解决方案。无论是在实时流分析还是复杂的事件处理和大数据集成场景中都能发挥出色性能，只需简单部署即可享受到强大的数据处理能力及丰富的生态支持。