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flink作业提交源码解析(2) - StreamGraph的生成 原文链接 版本 flink: release-1.14 os: ubuntu 16.04 IDE: IDEA WordCount源码及执行流程概览 上文flink作业提交源码解析(1)中说道fink-client中的方法callMainMethod使用了反射机制，去运行用户代码的入口类。本文就进一步研究用户的代码执行的逻辑。 使用自带的WordCount.jar作为例子。运行命令如下： bin/flink run -t remote -d

flink作业提交源码解析（1）-命令行解析及运行 原文链接 版本 flink: release-1.14 os: ubuntu 16.04 IDE: IDEA 从bin/flink 这个提交脚本最后一行 exec "${JAVA_RUN}" $JVM_ARGS $FLINK_ENV_JAVA_OPTS "${log_setting[@]}" -classpath "`manglePathList "$CC_CLASSPATH:$INTERNAL_HADOOP_CLASSPATHS"`" org.apac

1.数据： 目标： 使用的api 代码实现 1. 生产者 2. 消费者 测试 1.启动 2.输入 3.输出 1.数据： 事件的格式为　abc,3,20180503-110301 abc:统计的key值 3: key值的个数 20180503-110301: 事件时间戳 目标： 使用kafka存储产生的事件，然后用flink进行消费，采用flink的窗口...