flink-python的安装

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分类专栏： python常用知识 文章标签： flink python 大数据
于 2019-07-24 11:53:54 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yeyiboy/article/details/97110736
本文详细介绍了在安装flink-python过程中遇到的依赖问题及解决步骤，包括手动下载maprfs和flink-s3-fs-hadoop jar包，并进行安装到本地仓库，以及如何处理编译错误。

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flink pyflink 安装
科学的N次方
04-16 812
环境设置 你的系统也许安装了好几个版本的Python。你可以运行下面的ls命令来查看你系统中安装的Python版本有哪些: $ ls /usr/bin/python* 为了满足Python版本要求，你可以选择通过软链接的方式将python指向python3解释器: ln -s /usr/bin/python3 python 注意：这一点非常重要，pyflink默认的python目录是 /usr/bin/python3 除了软链接的方式，你也可以选择创建一个Python virtual env（venv）的
PyFlink安装与helloword入门示例
pzy0668的专栏
05-21 1269
pyflink入门示例
PyFlink 安装和使用
修破立生
03-27 6430
本文介绍了 PyFlink 在 Ubuntu 20.04 的安装，通过一个简单的 wordcount 案例介绍了 PyFlink 的使用
使用pyflink进行kafka实时数据消费
最新发布
zhubaoJay的博客
06-30 929
本文介绍了在Windows环境下使用PyFlink消费Kafka数据的demo实现过程。文章包含环境配置（PyFlink 1.14.2、Kafka 2.12_2.0.1）、核心代码示例（Kafka消费者配置、数据处理逻辑）以及三个常见问题的解决方案：1）Kafka连接器JAR包缺失问题；2）Java模块系统访问限制；3）Kafka连接超时问题（需配置hosts映射）。通过该demo验证了PyFlink实时消费Kafka数据的能力，并记录了Windows环境下开发可能遇到的特殊问题及解决方法。
PyFlink系列之一：PyFlink安装和PyFlink使用的详细技术
zhengzaifeidelushang的博客
12-12 1917
PyFlink系列之一：PyFlink安装和PyFlink使用的详细技术
python flink_python中安装flink
weixin_39531178的博客
12-10 1337
(一)安装准备：[root@master flink-dist]# mvn --versionApache Maven 3.2.5[root@master flink-dist]# scala -versionScala code runner version 2.12.6 --[root@master flink-dist]# python -VPython 2.7.5[root@master ...
flink-python-examples:使用flinks新的python API的示例集合
05-14
Python Flink:trade_mark:示例 使用Apache Flink:trade_mark:的新python API的示例集合。 要使用最新的Flink构建来设置本地环境，请参见指南： 。 此处的示例使用v0.10.0 python API，旨在用作简单用例的演示。 ...
flink-1.7.1-bin-scala_2.12.tgz
08-18
标题中的"flink-1.7.1-bin-scala_2.12.tgz"指的是Apache Flink的一个特定版本——1.7.1的二进制发行版，它与Scala 2.12版本兼容。Flink是一个开源的流处理和批处理框架，广泛应用于大数据处理领域。这个压缩包包含了...
flink 安装包 1.15.2(flink-1.15.2-bin-scala_2.12 .tgz)
10-08
在安装 Flink 1.15.2 之前，你需要了解以下几个关键概念和步骤： 1. **环境准备**：确保你的系统上已经安装了 Java 运行环境（JRE）且版本至少为 8。Flink 使用 Scala 编程语言，所以还需要 Scala 的支持，这里的...
flink-1.14.5-bin-scala_2.12.tgz
08-15
《Apache Flink 1.14.5：流处理与批处理框架的深度解析》 Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理系统，它以其高性能、低延迟以及对实时数据流的强大处理能力而备受业界关注。Flink 1.14.5 版本的发布，进一步...
搭建PyFlink环境(2)
向北的博客
01-09 2450
搭建PyFlink环境(2)
利用python实现flink1.18集群部署-Linux系统
weixin_45741311的博客
08-07 2386
利用python装包能力（pip）轻松实现flink1.18安装，并通过flink参数配置，实现job、task节点配置，实现flink集群部署，并通过flink-python语句，将python程序部署到flink集群运行。
ubuntu虚拟机下Pyflink环境搭建与集群使用
weixin_43502315的博客
05-28 2014
为了能更方便的开发flink应用, 笔者决定使用python+flink进行代码开发,然而中文论坛上很难找到一个详细的教程在ubuntu上配置一个pyflink集群,用于提交python脚本执行任务。笔者在提交pyflink任务的时候踩了很多坑，最后终于配好了框架并且能够提交python任务，归根结底造成这些困难的原因还是环境没搭好,希望这篇文章能够给初学者带来一些帮助,节省时间快速入门。
python flink_Flink - 入门学习
weixin_39621495的博客
12-10 3674
1. 前言Flink是批流一体化的数据处理框架，性能卓越，诸多大厂都在使用。由于时间原因，本篇文章只简单了解一下，后续会深入分析，以及经典case分享。2. 安装pyflink安装虚拟环境和pyflink$ conda create -n py36 python=3.6$ conda activate py36$ conda install Cython$ python -m pip instal...
CentOS下的PyFlink的安装与配置
weixin_41856798的博客
07-12 1437
想要了解任何Apache下的平台框架，我们可以首先通过官网进行学习，下面介绍一下PyFlink的安装步骤。 PyFlink的安装与配置 1 下载安装 系统： CentOS 环境依赖：Java 1.8+（1.8.0_252） Maven 3.x（3.2.5）最好使用Maven3.2.5，3.3以上的可能会出现一些错误 Scala 2.11+（2.13.0） Python 2.7+ （3.6） Git 2.20+（2.24.0） Pip 9.1+（pip 9.0.3） 下载：Flink-1.10.1 注：括号内
Flink｜《Flink 官方文档 - 应用开发 - Python API - 依赖管理》学习笔记
长行
01-24 1186
学习笔记如下：当 PyFlink 在本地运行时，用户可以将第三方 Python 库安装在本地 Python 环境中，并将机器学习模型下载到本地。但是，这个方法在远端运行 PyFlink 作业时无法生效。Python DataStream API 和 Python Table API 都提供了支持各种依赖的 API。
Flink 安装与部署(二)
Cincinnati_De的博客
02-12 1117
Local 模式安装: 1、下载安装包: 下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.3/ 官网有些慢，清华镜像云快一些   2、上传Linux 进行解压: 解压: tar -zxvf flink-1.6.3-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 3、bin目录下启动: ./...
Pyflink 的安装和 windows 开发环境配置
weixin_45781143的博客
09-18 3715
在分布式大数据计算引擎这个领域，现在最常用的Apache Spark 早已支持 python语言编写，而且对ML（机器学习）和DM（数据挖掘）也都有api的支持，而作为第三代计算引擎的flink， 从 1.9.0 版本开始增加了对 Python 的支持（PyFlink），在Flink 1.10 中，PyFlink 添加了对 Python UDFs（自定义函数） 的支持，可以在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数，而从Flink 1.11开始还支持在 Windows 上本地运行 PyFlin.
[实时计算flink]使用Python依赖
soso1968的博客
10-25 996
说明VVR 4.x仅支持3.7版本的Python虚拟环境，VVR 6.x及以上的版本无此限制，您可以使用更高版本的Python虚拟环境。Python支持构建虚拟环境，每个Python虚拟环境都有一套完整的Python运行环境，并且可以在这套虚拟环境中安装一系列的Python依赖包。关于Python虚拟环境更详细的介绍，请参见Python文档创建虚拟环境。下文为您介绍如何准备Python的虚拟环境。准备Python的虚拟环境。set -e# 下载Python 3.10 miniconda.sh脚本。
flink-cdc-2.2安装使用详解
03-18
### Flink CDC v2.2 安装教程及使用指南 Flink CDC 是一种用于实时数据集成的工具，支持多种数据库的数据变更捕获和同步功能。以下是关于 Flink CDC v2.2 版本的具体安装与使用的详细介绍。 #### 一、环境准备 在开始安装之前，请确保满足以下条件： - Java JDK 8 或更高版本已正确配置。 - Apache Maven 已安装并可用（推荐版本为 3.x）。 - 配置好 Hadoop 和其他依赖组件（如果适用），具体取决于目标存储系统的类型[^1]。 #### 二、下载与安装 可以通过官方仓库获取最新稳定版的 Flink CDC： ```bash wget https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/releases/download/v2.2/flink-cdc-v2.2.zip unzip flink-cdc-v2.2.zip -d /opt/flink-cdc/ cd /opt/flink-cdc/ ``` 上述命令会将压缩包解压至指定目录 `/opt/flink-cdc` 下。请根据实际需求调整路径设置。 #### 三、配置连接器 对于不同的源端数据库（如 MySQL, PostgreSQL 等），需单独引入对应的 JAR 文件作为驱动程序。例如，在基于 MySQL 的场景下，执行如下操作加载必要库文件： ```xml <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> <version>2.2</version> </dependency> ``` 此部分通常通过构建工具（Maven 或 Gradle）完成自动化管理过程。 #### 四、运行示例代码 下面展示了一个简单的 Python 脚本来演示如何利用 PyFlink 实现基本的功能测试: ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_env = StreamTableEnvironment.create(env) source_ddl = """ CREATE TABLE mysql_source ( id INT, name STRING, age INT, PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'your_password', 'database-name' = 'test_db' ); """ sink_ddl = """ CREATE TABLE print_sink ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'print' ); """ t_env.execute_sql(source_ddl) t_env.execute_sql(sink_ddl) insert_stmt = "INSERT INTO print_sink SELECT * FROM mysql_source" t_env.executeSql(insert_stmt).print() env.execute("MySQL to Print Example") ``` 该脚本定义了两个表结构——一个是来自 MySQL 数据库的增量更新流 `mysql_source`；另一个则是终端打印接收器 `print_sink`。最后启动任务并将结果输出到控制台显示出来。 #### 五、性能优化建议 当面对大规模状态处理时，可能需要考虑一些额外的技术手段来提升效率。比如针对频繁访问的状态对象采取缓存策略减少磁盘 I/O 开销等问题[^2]: - 使用 RocksDB 嵌入式键值存储引擎替代默认内存实现方式； - 启用异步快照机制加快 Checkpoint 进度； - 对热点 Key 分布情况进行分析进而重新设计分区逻辑等措施均有助于改善整体表现效果。 ---
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