1、使用multi get API可以通过索引名、类型名、文档id一次得到一个文档集合,文档可以来自同一个索引库,也可以来自不同索引库。示例如下: MultiGetResponse multiGetItemResponses = client.prepareMultiGet ...
上一篇介绍了编写 Flink 程序的基本步骤,以及一些常见 API,如:map filter keyBy 等,重点介绍了 keyBy 方法。本篇将继续介绍 Flink 中常用的 API,主要内容为 指定 transform 函数 Flink 支持的数据类型 累加器 指定 transform 函数 许多 transform 操作需要用户自定义函数来实现,Flink 支持多种自定义 transform ...
2019-06-10 12:50 0 1249 推荐指数:
1、使用multi get API可以通过索引名、类型名、文档id一次得到一个文档集合,文档可以来自同一个索引库,也可以来自不同索引库。示例如下: MultiGetResponse multiGetItemResponses = client.prepareMultiGet ...
Flink使用 DataSet 和 DataStream 代表数据集。DateSet 用于批处理,代表数据是有限的;而 DataStream 用于流数据,代表数据是无界的。数据集中的数据是不可以变的,也就是说不能对其中的元素增加或删除。我们通过数据源创建 DataSet 或者 DataStream ...
一、概述 上图是flink的分层模型,Table API 和 SQL 处于最顶端,是 Flink 提供的高级 API 操作。Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 Flink 在编程模型 ...
ProcessFunction API 之前的转换算子 是无法访问事件的时间戳信息和 水位线 信息的。而这在一些应用场景下极为重要。例如 MapFunction 这样的 map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此, DataStream API 提供 ...
1、 Environment 1.1 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境 ...
1. API基本概念 Flink程序可以对分布式集合进行转换(例如: filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating) 集合最初是从源创建的(例如,从文件、kafka主题 ...
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序。集合最初是从源创建的。通过接收器(slink)返回结果,接收器可以将数据写到某个文件或stdout。Flink可以在各种环境(context)中运行,本地JVM或集群。 1.数据集和数据流 Flink用特殊的类DataSet ...
2. Flink 的 DataSource 数据源 4) 自定义 Source 当然也可以自定义数据源,有两种方式实现: 通过实现 SourceFunction 接口来自定义无并行度(也就是并行度只能为 1)的 Source。 通过实现 ...