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基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式

Flink开源的分布式，高可用，高性能的框架和分布式处理引擎，支持流数据处理和批处理

二、为什么要使用Flink（特点）

高可用

批处理和流处理

高吞吐和低延迟

结果的准确性和良好的容错性

能够快速真实反映出生活

总的来说就是能够适应当下的发展

三、Flink中的重要角色

jobmanager：用于协调分布式执行，负责资源申请，任务分发，任务调度执行等

taskmanager：负责执行任务

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第1张图片

 四、Flink的三种模式

Local本地模式：少用

Standalone独立模式：资源管理由flink集群管理

Flink on Yarn：企业使用最多，资源管理由Yarn来管理

五、安装本地模式

1.下载

官网下载

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第2张图片

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第3张图片

提供的网盘下载

提取码: qcqf

2.上传至linux系统并解压

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第4张图片

 解压Flink到当前目录

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查看进程

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第6张图片

 web端访问:

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第7张图片

六、测试-使用Flink内置jar程序统计一个文件中每个单词出现的次数

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第8张图片

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第9张图片

计算：

输出路径应不存在，否则会报错

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第10张图片

基于Flink的用户行为实时数据分析，安装本地模式_第11张图片

如果出现错误The main method caused an error: java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.RuntimeException: org.apache.flink.runtime.client.JobInitializationException: Could not start the JobMaster，就重新启动Flink

 

 

 

 

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