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 ...
綜述: 在Flink中DataStream程序是在數據流上實現了轉換的常規程序。 .示范程序 .數據源 程序從源讀取輸入。可以通過StreamExecutionEnvironment.addSource sourceFunction 給程序附上源。 在StreamExecutionEnvironment中有一些可訪問的預定義的流數據源: readTextFile path 逐行作為字符串讀取文本文 ...
2018-08-06 21:53 1 895 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 ...
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 ...
Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count application, that counts the words coming from ...
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 ...
傳統的大數據處理方式一般是批處理式的,也就是說,今天所收集的數據,我們明天再把今天收集到的數據算出來,以供大家使用,但是在很多情況下,數據的時效性對於業務的成敗是非常關鍵的。 Spark 和 Flink 都是通用的開源大規模處理引擎,目標是在一個系統中支持所有的數據處理以帶來效能的提升。兩者都 ...
本章介紹了Flink DataStream API的基本知識。我們展示了典型的Flink流處理程序的結構和組成部分,還討論了Flink的類型系統以及支持的數據類型,還展示了數據和分區轉換操作。窗口操作符,基於時間語義的轉換操作,有狀態的操作符,以及和外部系統的連接器將在接下來的章節進行介紹 ...
Flink系列文章 第01講:Flink 的應用場景和架構模型 第02講:Flink 入門程序 WordCount 和 SQL 實現 第03講:Flink 的編程模型與其他框架比較 第04講:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 本課時我們主要介紹 Flink ...