mac电脑安装hadoop大数据框架，包含spark，flink安装教程

【代码】IDEA 中配置 Scala 和连接本地 Spark 集群。

文章摘要：本文详细记录了在macOS环境下配置和运行Spark应用的全过程，包括环境配置（Java11、Scala2.12.18、Spark3.5.0）、解决的关键问题（包结构识别、集群启动权限、Lambda序列化错误等），以及完整的开发工作流程。重点介绍了本地开发与集群部署两种模式的实现方法，提供了Maven配置示例、Spark应用代码模板和spark-submit提交命令。文末总结了最佳实践和

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维度模型的基本结构，由一个事实表和多个维度表组成，形似星状。

本文介绍了在Java11、Scala2.12和Spark3.5.0环境下安装配置Flink1.17.2的完整流程。主要内容包括：环境准备、下载安装Flink、配置环境变量、修改端口避免冲突、启动集群、运行测试示例、IDEA开发配置、常用命令以及常见问题排查。特别提供了国内镜像源下载地址，详细说明了端口分配方案，并确保与Spark环境兼容。最后总结了各组件版本兼容性，推荐使用Flink1.17.2作

解决Spark与Flink默认端口冲突问题，建议修改Flink的WebUI端口为8082。具体步骤包括：停止Flink集群，编辑flink-conf.yaml文件修改rest.port配置，重启服务后验证端口占用情况。同时提供了端口冲突检测方法和多环境端口规划建议。该方案可确保Spark和Flink同时运行时不冲突，通过简单配置调整即可实现服务共存。

本文系统介绍了Apache Flink流处理框架的核心概念与使用方法。主要内容包括：1）Flink基础架构与部署模式（Standalone/Yarn/K8s）；2）DataStream API编程模型及常用算子（map/filter/keyBy等）；3）时间语义（EventTime/ProcessingTime）与Watermark机制；4）窗口计算（滚动/滑动/会话窗口）；5）状态管理（Oper

【代码】Apache Doris 底层原理深度学习笔记（持续更新）

下面是一份“面向大数据开发工程师”的 Java 学习笔记（更偏工程落地 + 性能 + JVM + 并发 + 生态集成），学完后基本能覆盖你在 Hadoop/Spark/Flink/Kafka/ES/OLAP 等场景里写生产级 Java 的核心需求。。