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Flink jar包，官网下载很慢，有需要的自行下载 Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

BAT等各大互联网巨头企业关于Flink实际应用及优化案例

网络爬虫 该存储库包含Otus Data Engineer课程的最终工作的源代码。 该项目是专注于Web的爬网程序，可递归地爬网网站。 它包含3个部分： 提取程序是一个nodejs应用程序。 它从frontier RMQ队列中读取URL，在选定的浏览器中打开页面，并将其内容存储在htmls kafka主题（HTML）和screenshots minio bucket（PNG）中。 提取程序是flink作业。 它从htmls kafka主题中读取HTML文档，提取内部链接并将其推入frontier RMQ队列。 该服务还实现了使用MapState消除重复URL（DUE）的逻辑。 运行程序是运行爬网的python脚本。 如何启动搜寻 docker-compose build ; docker-compose up -d （等待〜20秒）; docker-compose run -v

Flink开发示例源码

DBPRO IoT框架 物联网框架的开发，用于基于流的传感器数据分析。 DBPRO，柏林工业大学，2018年夏季学期。 （原始项目主页： : ） 特征 该应用程序是基本的Flink-Kafka-InfluxDB工作流程的示例。 该程序执行以下步骤： 生成时间戳流并将数据附加到时间戳流（之前从传感器捕获）。 将流数据下沉到InfluxDB和Kafka主题 使用来自Kafka主题的数据（在另一个线程中），并将其也下沉到InfluxDB 在窗口中拆分无限流并计算“动态时间扭曲”距离，以便识别输入 通过HTTP请求将包含已识别字符的注释添加到Grafana 如何使用 只需在jobs / App.java中运行main（）方法 为了实际获得任何可观察到的输出，您必须运行必要的实例（Kafka，InfluxDB，Grafana）并在相应的Java类中设置其地址。 建于 分布式流媒体平台

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