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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-*
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
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
Flink常见SQL语法说明 SELECT与WHERE语句 根据where子句对数据进行过滤。 语法： SELECT select_list FROM table_expression [ WHERE boolean_expression ] 示例： SELECT price +
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
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
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
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 Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
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
Flink DataStream样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
Flink DataStream样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
DFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint
DFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint
per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。 修改“pyflink-kafka
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