启动Flink任务方法的命令为flink run flink.jar但是有时候启动时需要向里面传入一些参数，比如配置文件的路径等。String local_path = parameters.get; //指定参数名：local_path. 代码打包完成

Flink程序可以对分布式集合进行转换。根据数据源的类型，可以编写批处理程序或流处理程序，其中使用DataSet API进行批处理，并使用DataStream API进行流处理。Flink有特殊的类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。在

Flink 开发环境通常来讲，任何一门大数据框架在实际生产环境中都是以集群的形式运行，而我们调试代码大多数会在本地搭建一个模板工程，Flink 也不例外。Flink 一个以 Java 及 Scala 作为开发语言的开源大数据项目，通常我们推荐使用 Java

有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态；在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正常的；这种类型的保障称为at-least-once，意思是所有的事件都得到了处理，而一些事件还可能被处理多次。恰好处理一次语义不仅仅意味着没

很多时候，我们在IDE中编写Flink代码，我们希望能够查看到Web UI，从而来了解Flink程序的运行情况。按照以下步骤操作即可，亲测有效。

Flink 在流应用程序中支持不同的Time概念，就比如有 Processing Time、Event Time 和 Ingestion Time。下面我们一起来看看这三个 Time。Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间。每小时

使用java或者scala开发Flink是需要使用jdk8版本，如果使用Maven，maven版本需要使用3.0.4及以上。在Flink程序中至少有一个JobManager,高可用可以设置多个JobManager,其中一个是Leader,其他都是stand

在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特征之一。有状态计算是指在程序计算过程中，在Flink程序内部，存储计算产生的中间结果，并提供给Functions 或 孙子计算结果使用。和状态计算不同的是，无状态计算不会存储计算过程中产生的结

目前受影响版本：version 1.9.1(最新)，官方未发布补丁。

课程主要基于Flink最新稳定版本进行讲解，课程包含Flink DataSet、容错、Connector、Flink SQL以及实时数仓项目。希望通过本课程的学习，大家能快速掌握Flink 批处理和Flink SQL，并通过实时数仓项目快速积累项目经验

Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。了解 Flink 应用开发需要先理解 Flink 的 Streams、State、Time

为什么 Flink 有那么多的类型声明方式？TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？由于 Flink 自己管理内存，采用了一种非常紧凑的存储格式，因而类型信息在整个数据处理流程中属于至关重要的元数据。Flink 内部实现

38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台？只看这一篇就够了

前文对 Spark 和 Flink 的引擎做了对比。对用户来说引擎并不是考虑数据产品的唯一方面。开发和运维相关的工具和环境，技术支持，社区等等，对能不能在引擎上面做出东西来都很重要。这些构成了一个产品的生态。可以说引擎决定了功能和性能的极限，而生态能让这些

* Returns the {@link SSLEngine} that the REST client endpoint should use.* @return SSLEngine that the REST client endpoint shoul

final DualKeyMap<Integer, Integer, String> dualKeyMap = new DualKeyMap<>;

// "12" would be the default value if parameter does not exist. * Creates a call to a [[ScalarFunction]] in Scala Tabl

Table.groupByflink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!private[flink] val tableEnv: TableEnvironment,//......def groupBy(fields: Expres

// We store these so that we can create a co-iteration if we need to

List<String> output = new ArrayList<String>();output.add("even");output.add("odd");return output