先看例子， 看出，和batch最大的不同是，这里是DataStream而不是DataSet； DataStream的核心，即 StreamTransformation<T> transformation; 如何产生data stream ...

Flink流式处理API流程图 创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文,类似于SparkContext. 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境.;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境. 案例:读取摄氏度 Source:从集合 ...

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 ...

一：流处理的基本概念 　　流处理系统本身有很多自己的特点。一般来说，由于需要支持无限数据集的处理，流处理系统一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。 　　为了表达复杂的逻辑，flink在内的分布式流处理引擎，一般采用 DAG 图来表示整个计算逻辑 ...

第五章 DataStream API Flink有非常灵活的分层 API设计，其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版本已经实现了流批一体， DataSet API将被弃用，官方推荐统一使用 DataStream API处理流数据和批数据。由于内容较多，我们将会 ...

Transformation 是 Flink操作的底层实现，无论是map还是Flatmap。 DataStream类中包含两个变量： StreamExecutionEnvironment Transformation 或者说DataStream类的所有操作都是围绕着两个变量进行 ...

1 设置并行度 Flink应用程序在一个像集群这样的分布式环境中并行执行。当一个数据流程序提交到作业管理器执行时，系统将会创建一个数据流图，然后准备执行需要的操作符。每一个操作符将会并行化到一个或者多个任务中去。每个算子的并行任务都会处理这个算子的输入流中的一份子集。一个算子并行任务的个数叫做 ...

1 产生传感器读数代码编写（读取数据源） 1.1 从批读取数据 scala version java version 1.2 从文件读取数据 scala vers ...