1. API基本概念 Flink程序可以對分布式集合進行轉換(例如: filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating) 集合最初是從源創建的(例如,從文件、kafka主題 ...
先看例子, 看出,和batch最大的不同是,這里是DataStream而不是DataSet DataStream的核心,即 StreamTransformation lt T gt transformation 如何產生data stream StreamTransformation 對於StreamTransformation,表示一個用於create dataStream的operation ...
2016-07-26 09:48 0 2110 推薦指數:
1. API基本概念 Flink程序可以對分布式集合進行轉換(例如: filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating) 集合最初是從源創建的(例如,從文件、kafka主題 ...
一:流處理的基本概念 流處理系統本身有很多自己的特點。一般來說,由於需要支持無限數據集的處理,流處理系統一般采用一種數據驅動的處理方式。它會提前設置一些算子,然后等到數據到達后對數據進行處理。 為了表達復雜的邏輯,flink在內的分布式流處理引擎,一般采用 DAG 圖來表示整個計算邏輯 ...
第五章 DataStream API Flink有非常靈活的分層 API設計,其中的核心層就是 DataStream/DataSet API。由於新版本已經實現了流批一體, DataSet API將被棄用,官方推薦統一使用 DataStream API處理流數據和批數據。由於內容較多,我們將會 ...
綜述: 在Flink中DataStream程序是在數據流上實現了轉換的常規程序。 1.示范程序 2.數據源 程序從源讀取輸入。可以通過StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)給程序 ...
a web socket in 5 second windows. Flink應用 ...
1 設置並行度 Flink應用程序在一個像集群這樣的分布式環境中並行執行。當一個數據流程序提交到作業管理器執行時,系統將會創建一個數據流圖,然后准備執行需要的操作符。每一個操作符將會並行化到一個或者多個任務中去。每個算子的並行任務都會處理這個算子的輸入流中的一份子集。一個算子並行任務的個數叫做 ...
1 產生傳感器讀數代碼編寫(讀取數據源) 1.1 從批讀取數據 scala version java version 1.2 從文件讀取數據 scala vers ...
1、StreamExecutionEnvironment: StreamExecutionEnvironment是構建執行任務環境以及任務的啟動的入口,主要具備以下幾方面的職責: a、存儲全局相關的參 ...