homebrew安装flink：brewinstallapache-flink查看安装的位置：brewinfoapache-flink进入安装目录，启动flink集群：cd/usr/local/Cellar/apache-flink

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  在使用Java编写apache-flink程序的时候相信很多新手都遇到下面这样的异常；org.apache.flink.api.common.functions.InvalidTypesException

科学计算器：numpy数据分析：pandas大数据计算：pyspark、apache-flink图形可视化：matplotlib、pyecharts人工智能：tensorflow方法一：win+R打开命令运行框输入

手把手+零基础带你玩转大数据流式处理引擎Flink（事件与时间维度分析总体内容不同时间种类Event-Time处理Event-Time处理案例分析Watermarks水印Watermarks水印的作用状态保存与迁移保存点(Savepoint)总结内容不同时间种类Event-Time处理Watermarks水印状态保存与迁移总体内容本文主要针对于Flink技术架构中的【事件与时间维度分析】的要点处理

手把手+零基础带你玩转大数据流式处理引擎Flink（特点和优势分析）总体介绍状态容错精确的一次性处理模式简单场景的精确一次容错方法分布式状态容错容错恢复分散式快照（DistributedSnapshots）方法Checkpointbarrier状态维护Flink目前支持两种状态后端总体介绍本文介绍了ApacheFlink的定义、架构、基本原理，并辨析了大数据流计算相关的基本概念。同时回顾了大数据处

手把手+零基础带你玩转大数据流式处理引擎Flink前言介绍ApacheFlink的定义、架构及原理Flink应用服务Streams有限数据流和无限数据流的区别StateTimeAPIFlink架构体系Flink操作处理Flink的应用场景Flink的应用场景：DataPipeline实时数仓搜索引擎推荐Flink应用场景：DataAnalyticsFlink应用场景：DataDriven前言介绍A

手把手+零基础带你玩转大数据流式处理引擎Flink（有状态的流式处理）传统批处理批处理的特点批处理执行原理理想方法流式处理分布式流式处理有状态分布式流式处理有状态分散式流式处理总结分析传统批处理传统批处理数据是指一种数据处理方式，它通过将数据分成批次，逐一处理每个批次中的数据，以达到数据处理的目的。传统批处理数据通常使用批处理作业来完成，这些作业由一系列的命令和程序组成，这些命令和程序会按照一定的

fofa搜索app=“APACHE-Flink”漏洞编号：CVE-2020-17518，CVE-2020-17519漏洞描述：CVE-2020-17518：通过RESTAPI写入远程文件受影响的版本：Flink1.5.1

Kafka简介ApacheKafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统。它最初由LinkedIn公司开发，LinkedIn于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序。它具有水平扩展性、容错性、极快的速度，目前也得到了广泛的应用。Kafka不但是分布式消息系统而且也支持流式计算，所以在介绍Kafka在ApacheFlink中的应用之前，先以

bindeMacBook-Air:libexecbin$pwd/usr/local/Cellar/apache-flink/1.10.1/libexecbindeMacBook-Air:libexecbin

系统MacOSCatalina1.安装步骤brewinstallapache-flink2.默认安装位置/usr/local/Cellar/apache-flink/1.10.0和直接从官网下载的压缩包解压不一样

pipinstallapache-flinkhttps://pypi.org/project/apache-flink/背景最近在调研flink，因是python技术栈，故研究了一番如何使用python

由于是mac,所以直接使用brew工具下载软件，执行以下命令brewinstallapache-flink2.启动flink,先进去bin目录,然后启动flinkcd/usr/local/Cellar/apache-flink

Apache-Flink概述Flink是构建在数据流之上地有状态计算地流计算框架通常被人们理解为是第三代大数据分析方案第一代-Hadoop的MapReduce(计算)Storm流计算(2014.9)两套独立计算引擎使用难度大第二代

目录一、Mac安装Flink1.brew安装brewinstallapache-flink2.检查版本flink--version3.启动flink/usr/local/Cellar/apache-flink

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他们有一个用户邮件列表，并在[apache-flink]标签上观看StackOverflow。2、提交Bug信息如果您遇到Flink问题并提交错误报告，请告诉他们。