Advertisement

flink-yarn_2.11-1.12.2.jar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
flink-yarn_2.11-1.12.2.jar 是一款专为Apache Flink设计的YARN兼容包，适用于Scala 2.11版本，帮助用户在Hadoop YARN集群上高效部署和管理Flink作业。 Flink on Yarn部署模式需要的jar包包括flink-dist、flink-yarn-session以及应用程序所需的自定义jar包。这些jar包确保了在Yarn环境中正确运行Flink作业，并提供了必要的配置选项来优化资源使用效率。此外，为了使用户能够方便地启动和管理Flink集群，还需准备相关脚本段落件或命令行参数进行辅助操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • flink-yarn_2.11-1.12.2.jar
    优质
    flink-yarn_2.11-1.12.2.jar 是一款专为Apache Flink设计的YARN兼容包，适用于Scala 2.11版本，帮助用户在Hadoop YARN集群上高效部署和管理Flink作业。 Flink on Yarn部署模式需要的jar包包括flink-dist、flink-yarn-session以及应用程序所需的自定义jar包。这些jar包确保了在Yarn环境中正确运行Flink作业，并提供了必要的配置选项来优化资源使用效率。此外，为了使用户能够方便地启动和管理Flink集群，还需准备相关脚本段落件或命令行参数进行辅助操作。
     
  • CDH 6.3.2 集成 Apache Flink 1.12.2 parcel 包 (flink-1.12.2-bin-scala_2.12...)
    优质
    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。
     
  • XRay-Mod-v58-MOD-1.12.2.jar
    优质
    XRay-Mod-v58-MOD-1.12.2.jar是一款针对Minecraft 1.12.2版本的游戏模组，该模组允许玩家在探索矿井时清晰地识别出各种矿物的位置，从而提高采矿效率。 我的世界透视模组可以让石头消失只剩下矿物。将该模组放入模组文件夹即可使用。请注意这不是材质包，这一点需要特别强调，不是材质包，不是材质包，不是材质包（重要信息重复三次）。
     
  • mcef-1.12.2-1.11.jar版本
    优质
    MCEF-1.12.2-1.11.jar是一款专为Minecraft 1.12.2版本设计的模组兼容性增强工具，它能够帮助玩家安装和运行针对1.11版本开发的各种模组。 mcef-1.12.2-1.11.jar
     
  • flink-json-1.11.0.jar
    优质
    flink-json-1.11.0.jar是一款专为Apache Flink设计的Java库，用于简化JSON数据在流处理和批处理任务中的操作与转换。它支持高效的数据序列化及反序列化功能，助力开发者构建灵活且高性能的应用程序。 狄杰修改的flink-format-json用于将聚合结果写入kafka。
     
  • Flink Connector ClickHouse 1.12.0 Jar
    优质
    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-rocksdb-statebackend-1.15.3.jar
    优质
    flink-rocksdb-statebackend-1.15.3.jar是专为Apache Flink设计的RocksDB状态后端实现，适用于Flink 1.15.3版本，用于优化流处理应用的状态管理。 flink-statebackend-rocksdb-1.15.3.jar是一款与Apache Flink相关的软件包，主要用于提供RocksDB状态后端支持。
     
  • Flink 1.14.3 CDC JAR包
    优质
    Flink 1.14.3 CDC JAR包是一款专为Apache Flink设计的数据变更捕获（CDC）工具包，支持实时数据流处理与分析，适用于构建高效、可靠的数据集成解决方案。 Flink 1.14.3 CDC（变更数据捕获）jar包集合是用于实时数据流处理的关键组件，在大数据领域尤其重要，它能够捕捉数据库中的变化并将其转化为可操作的数据流。 ### Flink CDC介绍 Apache Flink 提供的CDC功能允许从关系型数据库中实时捕获插入、更新和删除事件，实现低延迟的数据同步。Flink 1.14.3版本引入了对多种数据库的支持，增强了其在构建实时数据管道中的能力。 ### 数据库支持 - **Oracle**：通过跟踪并获取变更记录，用户可以使用Oracle CDC来建立高效的ETL流程。 - **MySQL**：提供无缝从MySQL数据库中抓取实时变化的能力，在微服务架构和分布式系统中有广泛应用。 - **PostgreSQL**：借助于PostgreSQL CDC功能，Flink能够监控数据的变化，并为实时分析及应用提供新鲜的数据输入源。 - **SQL Server**：用户可以通过SQL Server CDC获取Microsoft SQL Server中的变更流，特别适用于基于Windows的企业环境。 - **MongoDB**：支持从NoSQL数据库中抓取变化的事件，满足现代混合架构下的需求。 ### jar包的作用 每个特定于某类数据库的CDC jar包都包含了与该数据库交互所需的驱动程序和连接器。这些组件负责读取事务日志或复制流，并将变更转换为Flink任务可以处理的数据结构。 ### Flink CDC的工作原理 通过利用数据库自身的逻辑日志或者复制功能，如Oracle使用Logical Change Records (LCRs)，MySQL依赖于Binlog，PostgreSQL采用wal2json 或 walreceiver技术，SQL Server则依靠SQL Server Replication，MongoDB利用oplog机制来追踪变更信息。 ### 应用场景 - 实时数据同步：将数据库中的变化实时地传递到其他系统或仓库如Kafka、Hadoop或者Elasticsearch。 - 实时分析：通过Flink流处理作业接收并解析从数据库中获取的更改，以支持即时决策和分析需求。 - 数据一致性保障：跨多个系统的变更跟踪确保了数据的一致性。 ### 使用流程 1. 在Flink应用内添加对应的CDC jar包依赖； 2. 配置好连接器参数（如URL、用户名及密码）； 3. 创建`TableSource`并指定为CDC表，以启动变化流的读取工作。 4. 对获取的数据进行处理后输出至目标系统。 综上所述，Flink 1.14.3 CDC jar包集合是一个强大的工具集，支持多种主流数据库，并提供了高效的低延迟解决方案用于实时数据处理和集成。开发者可以根据具体需求选择适当的jar包来轻松构建从源数据库到流处理系统的实时管道。
     
  • Flink连接Kafka资源的Jar包: flink-connector-kafka_2.12-1.11.0
    优质
    这段简介描述的是一个用于Apache Flink与Apache Kafka之间数据交换的关键组件——flink-connector-kafka_2.12-1.11.0 Jar包。它允许Flink作业高效地读取和写入Kafka主题中的消息，是构建实时流处理应用的重要工具。 标题中的“pylink链接kafka资源jar包flink-connector-kafka_2.12-1.11.0”表明这是一个关于使用Python（pylink）连接Apache Flink与Kafka资源的Java Archive (JAR) 文件。“flink-connector-kafka_2.12-1.11.0.jar”是Flink的Kafka连接器，用于在Flink作业中处理Kafka数据流。 Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的实时数据处理能力。Flink的连接器（Connector）允许Flink作业与各种外部系统交互，如数据库和消息队列等。“flink-connector-kafka_2.12-1.11.0.jar”是针对Scala 2.12编译的Flink 1.11.0版本的Kafka连接器。 Apache Kafka是一个分布式流处理平台，常被用作实时数据管道和流处理系统。它能够高效地处理大量实时数据，并支持发布订阅模型。 通过使用Flink的Kafka连接器，用户可以从Kafka主题读取数据（作为源），并将结果写回到Kafka主题（作为接收端）。这个JAR文件包含了必要的类和实现，使得Flink作业可以无缝与Kafka集群通信。 在Python环境中，可以通过pylink链接到Java Flink库。PyFlink为开发者提供了一个接口，在Python代码中定义并执行Flink作业，并利用了Java版本的Flink的强大功能。 要使用这个JAR包，你需要在创建的Flink作业中指定它，以便运行时可以加载对应的连接器。这通常通过设置`addJar()`方法来完成，指向JAR文件的位置。 例如： ```python from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes from pyflink.table.descriptors import Schema, Kafka, OldCsv, Json # 创建流处理环境 env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() table_env = StreamTableEnvironment.create(env) # 添加JAR包 table_env.add_jars(pathtoflink-connector-kafka_2.12-1.11.0.jar) # 定义Kafka源 table_env.connect(Kafka().version(universal).topic(input-topic) .start_from_latest() .property(bootstrap.servers, localhost:9092)) .with_format(OldCsv().field(data, DataTypes.STRING()) .field(timestamp, DataTypes.TIMESTAMP(3)) .field(proctime, DataTypes.PROCTIME())) .with_schema(Schema().field(data, DataTypes.STRING()) .field(timestamp, DataTypes.TIMESTAMP(3)) .field(proctime, DataTypes.PROCTIME())) .register_table_source(mySource) # 定义处理逻辑... ``` 此示例中，定义了一个从Kafka主题`input-topic`读取数据的源，并将其转换为Flink的数据表。实际应用可能涉及更复杂的转换和操作，如窗口、聚合或自定义函数。 “flink-connector-kafka_2.12-1.11.0.jar”是连接到Kafka的关键组件，在Python环境中构建处理Kafka数据流的Flink作业时不可或缺。理解如何在PyFlink中正确配置和使用这个连接器对于实现高效的实时数据处理至关重要。