Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。 1. ...

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 ...

逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过散列分区来实现的 ...

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能 Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供 ...

一、Environment 1，getExecutionEnvironment 　　getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执 ...

链接:https://pan.baidu.com/s/1GJiuKFSUIfKXGesqhoMCOw 密码:vcni ...

来源于： https://blog.csdn.net/weixin_44575542/article/details/88594773 kafka+flink集成1.目的1.1 Flink简介Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个 ...

一、DataStream API之Data Sources（消费者之数据源） 介绍： source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source。 flink提供了大量的已经 ...