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flink-1.11.2-binary-with-scala_2.11.tgz

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简介：
这是Apache Flink 1.11.2版本的一个二进制包，包含Scala 2.11支持，适用于大数据流处理和批处理任务。 Flink包解压后即可使用。

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  • flink-1.11.2-binary-with-scala_2.11.tgz
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    这是Apache Flink 1.11.2版本的一个二进制包，包含Scala 2.11支持，适用于大数据流处理和批处理任务。 Flink包解压后即可使用。
     
  • flink-1.13.0-binary-with-scala_2.12.tar.gz
    优质
    此简介针对Apache Flink 1.13.0版本的二进制包（含Scala 2.12），适用于大数据处理，支持流和批处理作业。 Flink 压缩包包含了Apache Flink的各个版本及其相关组件，用户可以根据需要下载并解压使用。
     
  • flink-1.11.1-binary-with-scala_2.12.tar.gz
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    该文件为Apache Flink 1.11.1版本的二进制包，包含Scala 2.12编译环境支持，适用于大数据实时处理与分析任务。 下载 Flink 1.11.1 版本的 Scala 包并保留备份，以便将来使用。
     
  • flink-1.12.0-binary-with-scala_2.12.tar.gz
    优质
    这段简介描述的是Apache Flink 1.12.0版本的一个二进制包，包含了Scala 2.12的支持库。它适用于那些使用Scala语言进行大数据流处理和批处理的开发者。 标题中的flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz指的是基于Apache Flink 1.12.0版本的二进制发行版，适用于Scala 2.12环境的压缩包。这个文件采用TGZ（tar.gz）格式进行存储和传输。 描述中的flink-1.12.0-bin-scala_2.12进一步确认了这是一个Flink的基础发行版本，其版本号为1.12.0，并且是针对Scala 2.12编译的。Apache Flink是一个流行的开源流处理和批处理框架，支持实时数据处理，具备高吞吐量、低延迟的特点，在大数据领域得到广泛应用。 标签flink-1.12.0-bin表明这是Flink的基础二进制版本，包含运行Flink所需的最小组件集。用户可以通过解压此文件来启动本地的Flink集群环境。 从压缩包中提取出来的子文件列表显示，该发行版包括以下重要组成部分： 1. **bin** 目录：内含可执行脚本，如用于启动和停止JobManager、TaskManager及提交作业的命令行工具。 2. **conf** 目录：存放Flink配置文件（例如`flink-conf.yaml`），用户可根据需要进行调整以定制化运行环境。 3. **lib** 目录：包括所有必要的JAR库，涵盖核心框架和外部依赖项。 4. **docs** 目录：包含API参考文档、使用手册等资料资源。 5. **examples** 目录：提供示例作业供用户学习如何在Flink上编写及运行任务。 6. **opt** 目录：用于放置自定义库文件，这些文件将在启动时自动加载到类路径中。 7. **licenses** 和 **NOTICE** 文件：记录了项目所使用的各种软件许可信息和版权声明。 Apache Flink 1.12.0版本包含了许多改进与新特性，如增强的SQL支持、优化后的检查点机制以及更强大的状态管理功能。这些更新使得用户能够利用更高的处理效率，并享受更好的稳定性和可扩展性。 在实际应用中，根据特定环境的需求调整`flink-conf.yaml`配置文件中的参数（例如内存设置、网络配置和检查点策略）是必要的步骤之一，以优化Flink的表现。此外，通过使用`bin`目录下的脚本可以方便地启动各种模式的集群运行方式，如本地单节点模式或在YARN、Kubernetes等资源管理系统上执行。 综上所述，“flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz”提供了一个完整的Apache Flink 1.12.0发行版解决方案，专为Scala 2.12开发环境设计，并包含了运行和管理Flink作业所需的所有组件。
     
  • flink-1.14.5-bin-with-scala_2.12.tgz
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    这是一份Apache Flink 1.14.5版本的二进制包（包含Scala 2.12），适用于大数据处理和实时计算，提供高效且灵活的数据流与批处理功能。 flink-1.14.5-bin-scala_2.12.tgz
     
  • flink-1.10.2-bin-with-scala_2.12.tgz
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    这是一个Apache Flink版本为1.10.2的二进制包，并包含了Scala 2.12支持，适用于大数据实时流处理和批处理任务。 Apache Flink 是一个流行的开源大数据处理框架，它支持流式处理与批处理，并因其低延迟、高吞吐量而受到广泛欢迎。本段落将深入探讨如何在CDH6.3.2（Cloudera Data Hub）平台中使用Scala 2.12编译Flink 1.10.2源代码，以及如何将其部署到阿里云集群上。 Flink 1.10.2是项目的一个稳定版本，它引入了多项增强功能与性能优化。该版本不仅提高了数据处理效率，还提供了更多API和工具来满足开发者在大数据领域的各种需求。Scala 2.12是一种现代且功能丰富的编程语言，其与Flink的交互性强，使得开发更为便捷。 CDH6.3.2是一个企业级的大数据平台，集成了多个开源组件如Hadoop、Spark等，并提供了一站式的解决方案。将Flink源码编译为适应CDH6.3.2版本意味着我们可以利用其资源管理和调度能力的同时享受Flink的流处理优势。 编译Flink 1.10.2源代码通常包括以下步骤： **环境准备：** 需要确保系统安装了Java Development Kit (JDK)8或更高版本，Scala 2.12，Maven以及必要的构建工具。 **获取源码：** 在Apache Flink官方网站下载Flink 1.10.2的源代码，并解压至本地目录。 **配置编译：** 修改`pom.xml`文件以确保依赖项与CDH6.3.2兼容，尤其是Hadoop版本。 **编译和构建：** 使用命令 `mvn clean package -DskipTests` 编译源码并生成可部署的二进制包。 **验证与测试：** 运行单元测试以确保代码无误。例如使用 `mvn test` 命令进行。 **生成Parcels：** 对于CDH环境，需要将编译后的Flink打包为Parcels以便通过Cloudera Manager部署和管理。 **部署与启动：** 将Parcels上传至Cloudera Manager并配置相关服务及作业后启动Flink集群。 在阿里云集群上部署Flink时需考虑网络隔离、存储策略以及安全控制等因素。此外，还需设置JobManager的冗余以确保高可用性，并根据业务需求调整资源分配如TaskManager的数量和内存大小等参数。 实际应用中，Flink的强大之处在于支持状态管理和时间窗口功能，使得实时计算与复杂事件处理成为可能。例如可以使用DataStream API来处理实时流数据或利用Table & SQL API进行声明式的数据处理操作。 总之，在CDH6.3.2上编译和部署Flink 1.10.2是一项既复杂又重要的任务。它为大数据处理提供了强大的工具，同时也考验了开发者的技能水平。通过理解Flink的核心概念和技术细节，并结合CDH的集群管理能力，我们可以构建出高效且可靠的实时数据处理系统。
     
  • Flink-1.9.1-Bin-Scala_2.11.Zip
    优质
    Flink-1.9.1-Bin-Scala_2.11.Zip 是一个包含Apache Flink 1.9.1版本二进制文件的压缩包，专为Scala 2.11环境设计。该版本提供强大的流处理和批处理功能。 flink-1.9.1-bin-scala_2.11.zip
     
  • flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tar.gz
    优质
    这是一个Apache Flink 1.13.1版本的二进制发布包，包含了Scala 2.11编译环境的支持，适用于大数据实时流处理和批处理任务。 flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz
     
  • flink-1.13.6-bin-scala_2.11.tar.gz
    优质
    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
     
  • spark-2.3.2-binary-2.7.2.tgz
    优质
    这是一个Spark 2.3.2版本的二进制发行包，适用于Python 2.7.2环境，包含了运行Apache Spark大数据处理框架所需的所有文件。 在编译Spark 2.3.2与Hadoop 2.7.2的过程中，使用了以下配置：VERSION=2.3.2, SCALA_VERSION=2.12.7, SPARK_HADOOP_VERSION=2.7.2，并且启用了SPARK_HIVE功能。