本实例使用 Flink 的有状态流处理和滑动窗口，实现实时点击量排行榜。 该实例统计过去 1 分钟内，点击量最高的男女用户各 10 名及其具体的点击数，同时每隔 1 秒（实时）更新统计结果，等到排行榜数据并将结果同步到 kafka 中。

本实例使用 PyFlink + Scikit-Learn 基于kafka输入的实时手写体数据，在线训练一个手写体识别机器学习模型，以及提供实时的手写体识别服务；并实现对模型训练过程的实时监控。

PyFlink 流处理 MySQL CDC方式实时备份

本实例通过 Flink 结合 UDF 对系统上报的日志进行实时解析并生成告警，搭建实时监控告警系统

分享课程：Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发，2022最新升级版19章全，提供配套的源码下载。 Flink已经成为高薪大数据工程师的必备技能，越早掌握，越能占得红利。本课程带你原理出发，构建知识体系，并引入热门OLAP引擎ClickHouse，整合Flink搭建企业级大数据实时分析应用，带你彻底打通Flink开发任督二脉。 新增第19章 【2022持续升级】Flink CDC编程实战

flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar

# 解压命令 tar -zxvf flink-shaded-hadoop-2-uber-3.0.0-cdh6.2.0-7.0.jar.tar.gz # 介绍 用于CDH部署 Flink所依赖的jar包

Flink任务、Spark任务提交到集群，通常需要将可执行Jar上传到集群，手动执行任务提交指令，如果有配套的大数据平台则需要上传Jar，由调度系统进行任务提交。 对开发者来说，本地IDEA调试Flink、Spark任务不涉及对象的序列化及反序列化，任务在本地调试通过后，执行在分布式环境下也可能会出错。 而将任务提交到集群进行调试还要走那些繁琐的流程太影响效率了。 因此，为方便大数据开发人员进行快速开发调试，开发了从本地IDEA提交Flink/Spark任务到集群的工具类。任务提交代码稍加改造后也可以和上层调度系统进行集成，替代脚本模式进行任务提交的方式。 支持Flink yarnPerJob、Standalone 、yarnSession模式下的任务提交。 支持Spark任务以Yarn Cluster模式提交到YARN，支持自动上传用户Jar包，依赖的Spark Jars需要提前上传到H

Flink行业案例.pdf

源码编译好的FLINK1.11版本,支持大数据CDH 6.2.0(Hadoop 3.0.0),Java 版本: 1.8.0_181,Scala-2.11