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Flink HBase样例程序开发思路 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 典型场景说明 本样例介绍通过Flink API作业读写HBase数据。 数据规划 准备HBase配置文件，通过Manager下载集群配置，获取“hbase-site.xml”文件。 开发思路 写HBase：
org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
Flink常见问题 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。
Exception { // 打印出执行flink run的参考命令 System.out.println("use command as: "); System.out.println("./bin/flink run --class com.huawei
访问FlinkServer，并创建Flink SQL作业。 登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业
打印出执行flink run的参考命令 System.out.println("use command as: ") System.out.println("./bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功
OM服务，将Flink监控指标上传至AOM服务。 Flink对接AOM服务前提条件 已开通应用运维管理AOM服务。 MRS集群中已安装HDFS、Yarn、Kafka和Flink服务。 包含Flink服务的客户端已安装，例如安装路径为：/opt/client Flink对接AOM服务操作步骤
Flink用户权限说明 访问并使用Flink WebUI进行业务操作需为用户赋予FlinkServer相关权限，Manager的admin用户没有FlinkServer的业务操作权限。 FlinkServer中应用（租户）是最大管理范围，包含集群连接管理、数据连接管理、应用管理、流表和作业管理等。
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed; import org.apache.flink.streaming.api
0及以后版本。 使用场景 将Lookup Join的结果写入到多个sink端时，无需为每个sink复制一个Lookup join算子，提高作业的执行效率。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer WebUI的Flink作业开发界面添加自定义参数“table.optimizer
Flink Join样例程序（Scala） 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.ListCheckpointed import org.apache.flink.streaming.api
使用Flink Flink作业引擎概述 Flink用户权限管理 Flink客户端使用实践 创建FlinkServer作业前准备 创建FlinkServer作业 管理FlinkServer作业 Flink企业级能力增强 Flink运维管理 Flink性能调优 Flink客户端常见命令说明
使用Flink Flink作业引擎概述 Flink用户权限管理 Flink客户端使用实践 创建FlinkServer作业前准备 创建FlinkServer作业 管理FlinkServer作业 Flink运维管理 Flink性能调优 Flink客户端常见命令说明 Flink常见问题
Flink Savepoints CLI介绍 概述 Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的
优化Flink Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络，所以在Flink应用执行过程中，netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml
bin/yarn-session.sh -help Flink 使用flink命令可以提交Flink作业，作业既可以被提交到一个常驻的Flink集群上，也可以使用单机模式运行。 提交到常驻Flink集群上的一个示例如下： bin/flink run ../examples/streaming/WindowJoin
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