摘要：
第七章 EventTime 与 Window 7.1 EventTime 的引入 在 Flink 的 流 式 处 理中 ， 绝 大 部 分 的 业务都 会 使 用 eventTime，一般只在 eventTime 无法使用时，才会被迫使用 ProcessingTime 或者 IngestionTim 阅读全文
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6.Time 与 Window 6.1 Time 在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的 日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事 件时间戳。 Inge 阅读全文
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报错信息1： 解决方法： 将 import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment 改为 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 阅读全文
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5.Flink DataStream API 5.1 Flink 运行模型 以上为 Flink 的运行模型，Flink 的程序主要由三部分构成，分别为 Source、 Transformation、Sink。DataSource 主要负责数据的读取，Transformation 主要负责对 属于的转 阅读全文
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4.Flink 运行架构 4.1 任务提交流程 Flink 任务提交后，Client 向 HDFS 上传 Flink 的 Jar 包和配置，之后向 Yarn ResourceManager 提交任务，ResourceManager 分配 Container 资源并通知对应的 NodeManager 阅读全文
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3.Flink 集群搭建 Flink 可以选择的部署方式有： Local、Standalone（资源利用率低）、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes、AWS。 我们主要对 Standalone 模式和 Yarn 模式下的 Flink 集群部署进行分析。 3.1Standalone 阅读全文