本文将介绍如何在Google Compute Engine（https://cloud.google.com/compute/）平台上基于 Hadoop 1 或者 Hadoop 2 自动部署 Flink 。借助 Google 的 bdutil(https://cloud.google.com/hadoop/bdutil) 工具可以启动一个集群并基于 Hadoop 部署 Flink 。根据下列步骤开始我们的Flink部署吧。要求(Prerequisites)安装(Google Cloud SDK) 请根据该指南了解如何安装 Google Cl w397090770 8年前 (2016-04-21) 1748℃ 0评论3喜欢
在《Flink本地模式安装(Local Setup)》的文章中，我简单地介绍了如何本地模式安装(Local Setup)Flink，本文将介绍如何Flink集群模式安装，主要是Standalone方式。要求（Requirements）Flink可以在Linux, Mac OS X 以及Windows（通过Cygwin）等平台上运行。集群模式主要是由一个master节点和一个或者多个worker节点组成。在你启动集群的各个组件之前 w397090770 8年前 (2016-04-20) 11834℃ 0评论9喜欢
本文将介绍如何在Local模式下安装和使用Flink集群。要求(Requirements) Flink可以在Linux, Mac OS X 以及Windows等平台上运行。Local模式安装的唯一要求是安装Java 1.7.x或者更高版本。下面的操作假定是类UNIX环境，对于Windows可以参见本文的Flink on Windows章节。我们可以使用下面的命令来查看Java的版本：[code lang="bash"]java -versio w397090770 8年前 (2016-04-19) 5290℃ 0评论3喜欢
Akka与Actor 模型 Akka是一个用来开发支持并发、容错、扩展性的应用程序框架。它是actor model的实现，因此跟Erlang的并发模型很像。在actor模型的上下文中，所有的活动实体都被认为是互不依赖的actor。actor之间的互相通信是通过彼此之间发送异步消息来实现的。每个actor都有一个邮箱来存储接收到的消息。因此每个actor都维护着 w397090770 8年前 (2016-04-15) 3221℃ 0评论2喜欢
本文将介绍如何通过简单地几步来开始编写你的 Flink Scala 程序。构建工具 Flink工程可以使用不同的工具进行构建，为了快速构建Flink工程， Flink为下面的构建工具分别提供了模板： 1、SBT 2、Maven这些模板可以帮助我们组织项目结构并初始化一些构建文件。SBT创建工程1、使用Giter8可以使用下 w397090770 8年前 (2016-04-07) 10096℃ 0评论8喜欢
本文将介绍如何通过简单地几步来开始编写你的 Flink Java 程序。要求 编写你的Flink Java程序唯一的要求是需要安装Maven 3.0.4(或者更高)和Java 7.x(或者更高) 创建Flink Java工程使用下面其中一个命令来创建Flink Java工程1、使用Maven archetypes：[code lang="bash"]$ mvn archetype:generate \ -DarchetypeGrou w397090770 8年前 (2016-04-06) 13841℃ 0评论8喜欢
安装：下载并启动 Flink可以在Linux、Mac OS X以及Windows上运行。为了能够运行Flink，唯一的要求是必须安装Java 7.x或者更高版本。对于Windows用户来说，请参考 Flink on Windows 文档，里面介绍了如何在Window本地运行Flink。下载 从下载页面（http://flink.apache.org/downloads.html）下载所需的二进制包。你可以选择任何与 Hadoop/Scala 结 w397090770 8年前 (2016-04-05) 17603℃ 0评论23喜欢
在前面（《Flink on YARN部署快速入门指南》的文章中我们简单地介绍了如何在YARN上提交和运行Flink作业，本文将简要地介绍Flink是如何与YARN进行交互的。 YRAN客户端需要访问Hadoop的相关配置文件，从而可以连接YARN资源管理器和HDFS。它使用下面的规则来决定Hadoop配置： 1、判断YARN_CONF_DIR,HADOOP_CONF_DIR或HADOOP_CONF_PATH等环境 w397090770 8年前 (2016-04-04) 5994℃ 0评论8喜欢
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到Flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache Spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀 w397090770 8年前 (2016-04-04) 18000℃ 0评论42喜欢
Spark Streaming和Flink都能提供恰好一次的保证，即每条记录都仅处理一次。与其他处理系统（比如Storm）相比，它们都能提供一个非常高的吞吐量。它们的容错开销也都非常低。之前，Spark提供了可配置的内存管理，而Flink提供了自动内存管理，但从1.6版本开始，Spark也提供了自动内存管理。这两个流处理引擎确实有许多相似之处， w397090770 8年前 (2016-04-02) 4624℃ 0评论5喜欢
