httpclient.jar(httpclientutil是哪个包)

一、mapreduce的运行模式

本地运行模式

1.mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行

2.而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统，也可以在hdfs上

3.怎样实现本地运行？程序不要带集群配置文件

本质是程序的conf中是否有mapreduce.framework.name=local及yarn.resourcemanager.hostname参数

4.本地模式非常便于进行业务逻辑的debug，只要在eclipse/idea中打断点即可。

集群运行模式

1.将mapreduce程序交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行

2.处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统

3.提交集群的实现步骤

将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动

hadoopjarHDFSClientDemo-1.0-SNAPSHOT.jarcom.caimh.mr.WordCountDriver

4.执行程序&日志

二、Flink如何处理乱序数据

Flink作为一款大数据流式处理框架，Flink是基于其WaterMark(水印)来处理乱序数据的。WaterMark是一种特殊的消息记录，本身有一个时间截属性，WaterMark表示所有事件时间小于该水印的时间的记录都已经到达Flink系统，随后开始触发计算。

Flink中数据乱序是指消息事件虽然按照时间顺序产生，但真正进入Flink系统处理时，没有按照产生的时间顺序来到。这其中有很多原因，比如网络IO传播，机器故障等等。

Flink中有三种时间类型，数据摄入到Flink的时间、数据处理的时间、数据的产生事件时间。乱序则是使用的数据的事件时间，在使用事件时间时，一般消息记录中要有时间字段属性，表示数据记录真实产生的时间。

Flink中一般窗口操作使用事件时间比较多。每一个窗口其实都有一个开始的时间和结束的时间，当Flink窗口算子的WaterMark的时间截大于窗口结束的时间时，这个窗口开始出发。FlinkWaterMark一般会比真实的事件时间延迟个1、2秒，所以当WaterMark的时间截为T时，之后所有小于T时间的记录，都会被丢弃掉，不进入窗口计算。

当消息记录进入Flink系统时，可以先不对其进行处理，把记录保存在Flink状态中。使用ProcessFuntion函数，在其中可以注册Timer，比如5秒后开始计算，然后从状态中读取原来的记录，根据业务逻辑来编写具体的函数逻辑。

Flink计算引擎目前在大数据领域非常火热，很多公司都使用Flink作为公司的实时流计算引擎，比如阿里巴巴、头条、腾讯等，尤其是阿里巴巴，国内Flink社区运营也主要是阿里巴巴在主导运营，你在学习大数据时，可以将Flink作为自己学习的第一框架。

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三、httpclientutil是哪个包

httpclientutil是一个第三方Java库，用于简化Java程序中HTTP请求的处理。它提供了多种HTTP请求方法，包括GET、POST、PUT、DELETE等，并且支持设置请求头、请求参数、响应类型等。这个库的优点在于它能够帮助开发人员快速、方便地发送HTTP请求，从而减少了开发时间和工作量。httpclientutil通常作为一个独立的jar包，需要导入到Java项目中才能使用。