Flink的算子 目录 Flink的算子 1、Map 2、FlatMap 3、Filter 4、KeyBy 5、Reduce 6、Aggregations 7、Window 8、Union ...

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 ...

flink的keyby算子作用是把相同key的数据发送到一个分区（即一个subtask里面去），采用的是哈希分区方法。 用法多样，主要整理了下图中的四种用法。 第一种是 key(Interger) 用法，传入一个整数，这个整数对应的是元组中的元素顺序是第几个，（注：可以是多个key,不一定 ...

在我看来，Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器，用来触发之前的transformation算子。transformation操作具有懒加载的特性，你定义完操作之后并不会立即加载，只有当某个action的算子执行之后，前面所有的transformation算子才会全部执行。常用 ...

借用官网的一个例子： Flink 开发的时候，经常会遇到这种情况，数据的输入源有多个，需要将一些流先关联起来（比如：清洗规则、动态配置），再做后续的计算。 对于这样的场景，可能很容易就想到使用 join api ，直接将两个流 join 起来。 实际上，这样个需求，使用 ...

数据来源：https://blog.csdn.net/zhaocuit/article/details/106588758 flink架构Job Managers（master）：作业管理器，负责任务安排、协调检查点、协调故障恢复等Task Managers（worker）：任务管理器 ...

流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收水位数据，并在水位超过指定高度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出 ...

核心代码： object TransformTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec ...