flink实战java

Flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的开源流处理框架。它被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink的重要特点之一是事件驱动型应用，它从一个或多个事件流中提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。与Spark Streaming的微批次不同，Flink是基于事件的处理模式。\[1\]

在使用Flink进行实战时，可以使用Java编写代码。首先，需要在Maven构建中加入Flink的依赖，包括flink-java和flink-clients。然后，可以编写Java代码来实现具体的Flink应用，比如WordCount。\[3\]

在配置文件flink-conf.yaml中，可以修改classloader.check-leaked-classloader为false来禁用类加载器泄漏检查。然后，可以使用命令行工具flink run来提交Flink应用，使用yarn-per-job模式来在YARN上运行。需要指定主类和应用的jar包路径。\[2\]

总结起来，Flink是一个用于流处理的开源框架，可以使用Java编写实战代码，并通过命令行工具在YARN上运行。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [JavaFlink原理、实战、源码分析（一）原理部分](https://blog.csdn.net/qq_36250202/article/details/112978869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [flink经典实战案例](https://blog.csdn.net/qq_46447060/article/details/120025923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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