Flink1.13.0可以如果在idea中配置Flink ML的依赖

是的，你可以在 IntelliJ IDEA 中添加 Flink ML 的依赖，步骤如下：

1. 打开你的项目，并打开 `pom.xml` 文件。

2. 在 `<dependencies>` 标签内添加以下依赖：

   <dependency>
       <groupId>org.apache.flink</groupId>
       <artifactId>flink-ml_2.11</artifactId>
       <version>1.13.0</version>
   </dependency>

这个依赖将会下载 Flink ML 的所有类库。

3. 保存 `pom.xml` 文件，Maven 将会自动下载依赖。

4. 添加 Flink ML 的类库到 IntelliJ IDEA 的项目依赖中。打开 IntelliJ IDEA 的 `Project Structure`，依次选择 `Modules -> Dependencies`，然后点击 `+` 按钮，选择 `Library`，然后选择 `From Maven`，在弹出的窗口中搜索 `flink-ml_2.11`，选择版本号为 `1.13.0`，然后点击 `OK`。

5. 点击 `Apply` 和 `OK`，退出 `Project Structure` 窗口。

现在你就可以在 IntelliJ IDEA 中使用 Flink ML 的类库了。

相关问题

Flink1.13.0可以使用什么版本的Flink ML？如果在idea的pom文件中添加Flink1.13.0的Flink ML的依赖

Flink 1.13.0 可以使用 Flink ML 1.13.0 版本。如果您将 Flink 1.13.0 添加到您的项目中，则可以在您的 `pom.xml` 文件中添加以下依赖来使用 Flink ML 1.13.0：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-ml_2.12</artifactId>
    <version>1.13.0</version>
</dependency>

请注意，`flink-ml_2.12` 表示 Flink ML 1.13.0 针对 Scala 2.12 构建。如果您使用的是其他 Scala 版本，请相应地更改此依赖项。

怎样在flink中配置flinkcdc

在Flink中配置Flink CDC（Change Data Capture）可以实现实时数据流的变化捕获和同步。下面是在Flink中配置Flink CDC的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了Flink和CDC插件。CDC插件是Flink的一个扩展，用于支持数据源的变化捕获。

2. 在Flink的配置文件中，添加CDC相关的配置项。打开flink-conf.yaml文件，并添加以下配置项：

   # CDC相关配置
   # 设置CDC插件的类路径
   classloader.resolve-order: parent-first
   classloader.parent-first-patterns:
     - org.apache.flink.
     - org.apache.hadoop.
     - org.apache.hive.
     - org.apache.orc.
     - org.apache.parquet.
     - org.apache.avro.
     - org.apache.calcite.
     - org.apache.commons.logging.
     - org.apache.commons.lang3.
     - org.apache.commons.codec.
     - org.apache.commons.collections.
     - org.apache.commons.configuration.
     - org.apache.commons.io.
     - org.apache.commons.lang.
     - org.apache.commons.math3.
     - org.apache.commons.net.
     - org.apache.commons.pool2.
     - org.apache.commons.text.
     - org.apache.commons.validator.
     - org.apache.commons.compress.
     - org.apache.commons.jexl3.
     - org.apache.commons.beanutils.
     - org.apache.commons.dbcp2.
     - org.apache.commons.digester3.
     - org.apache.commons.fileupload.
     - org.apache.commons.imaging.
     - org.apache.commons.jxpath.
     - org.apache.commons.mail.
     - org.apache.commons.vfs2.
     - org.apache.commons.configuration2.
     - org.apache.commons.exec.
     - org.apache.commons.jexl2.
     - org.apache.commons.jexl.
     - org.apache.commons.jelly.
     - org.apache.commons.jelly.tags.ant.
     - org.apache.commons.jelly.tags.core.
     - org.apache.commons.jelly.tags.define.
     - org.apache.commons.jelly.tags.fmt.
     - org.apache.commons.jelly.tags.html.
     - org.apache.commons.jelly.tags.http.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jaxme.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jee.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jms.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jsl.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jsl.ant.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jsl.dtd.
     - org.apache.commons.jelly.tags.jsl.util.
     - org.apache.commons.jelly.tags.log.
     - org.apache.commons.jelly.tags.sql.
     - org.apache.commons.jelly.tags.swt.
     - org.apache.commons.jelly.tags.swing.
     - org.apache.commons.jelly.tags.xml.
     - org.apache.commons.jelly.xpath.

3. 配置CDC源。在Flink的作业配置文件中，添加CDC源的配置项。例如，如果你要从MySQL数据库中捕获变化数据，可以添加以下配置项：

   # CDC源配置
   source:
     type: mysql-cdc
     hostname: localhost
     port: 3306
     username: your_username
     password: your_password
     database-name: your_database_name
     table-name: your_table_name

根据你的实际情况修改上述配置项中的参数。

4. 编写Flink作业。根据你的需求，编写Flink作业来处理CDC源的数据变化。

以上是在Flink中配置Flink CDC的基本步骤。你可以根据具体的数据源和需求进行相应的配置和编码。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。