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本文介绍了在大数据处理框架Flink中如何远程调用Dubbo服务，由于Flink的分布式特性，直接引入Dubbo会导致错误。解决方案包括通过单例封装Spring Context，确保每个JVM只有一个，以及配置maven插件以包含Spring和Dubbo的配置文件。在实际操作中，需要注意在pom文件中添加依赖，配置maven transformer，并创建相应的配置文件。
在大数据中，Flink任务一般都不是基于Spring框架和Dubbo框架的，但很多业务系统采用Dubbo架构，当需要调用业务系统的接口获取数据时，就出现Flink调用Dubbo的情况了。
由于Flink架构的特殊性，按照普通的Java项目引入Dubbo架构是不行的，在本地调测可能没有问题，但一定部署到生产环境，一般都会报错。
这是因为Flink架构是分布式的，正常情况下，包含一个Client端，一个jobManager和多个TaskManager，每个TaskManager还包含多个Task。引入Dubbo框架，实际启动在Client端，而执行在jobManager或者TaskManager，这两个不在同一个jvm上，这种方案不合理。
所以一般是通过配置文档获取一个Spring Context，但由于Flink是分布式，就可能会在一个JVM上启动多个Spring Context，这是会报错的。解决方案是采用单例模型来封装Spring Context，确保每个JVM只有一个Spring Context，可以在算子函数的open方法通过单例来获取相应的bean。
另外还有一个问题，在Flink中调用dubbo，往往在本地跑main方法是没有问题了，一旦打包发布到flink集群，就会出现找不到spring，或者dubbo配置文件
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