1、使用multi get API可以通過索引名、類型名、文檔id一次得到一個文檔集合,文檔可以來自同一個索引庫,也可以來自不同索引庫。示例如下: MultiGetResponse multiGetItemResponses = client.prepareMultiGet ...
上一篇介紹了編寫 Flink 程序的基本步驟,以及一些常見 API,如:map filter keyBy 等,重點介紹了 keyBy 方法。本篇將繼續介紹 Flink 中常用的 API,主要內容為 指定 transform 函數 Flink 支持的數據類型 累加器 指定 transform 函數 許多 transform 操作需要用戶自定義函數來實現,Flink 支持多種自定義 transform ...
2019-06-10 12:50 0 1249 推薦指數:
1、使用multi get API可以通過索引名、類型名、文檔id一次得到一個文檔集合,文檔可以來自同一個索引庫,也可以來自不同索引庫。示例如下: MultiGetResponse multiGetItemResponses = client.prepareMultiGet ...
Flink使用 DataSet 和 DataStream 代表數據集。DateSet 用於批處理,代表數據是有限的;而 DataStream 用於流數據,代表數據是無界的。數據集中的數據是不可以變的,也就是說不能對其中的元素增加或刪除。我們通過數據源創建 DataSet 或者 DataStream ...
一、概述 上圖是flink的分層模型,Table API 和 SQL 處於最頂端,是 Flink 提供的高級 API 操作。Flink SQL 是 Flink 實時計算為簡化計算模型,降低用戶使用實時計算門檻而設計的一套符合標准 SQL 語義的開發語言。 Flink 在編程模型 ...
ProcessFunction API 之前的轉換算子 是無法訪問事件的時間戳信息和 水位線 信息的。而這在一些應用場景下極為重要。例如 MapFunction 這樣的 map 轉換算子就無法訪問時間戳或者當前事件的事件時間。基於此, DataStream API 提供 ...
1、 Environment 1.1 getExecutionEnvironment 創建一個執行環境,表示當前執行程序的上下文。 如果程序是獨立調用的,則此方法返回本地執行環境 ...
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 ...
Flink程序是實現分布式集合轉換的常規程序。集合最初是從源創建的。通過接收器(slink)返回結果,接收器可以將數據寫到某個文件或stdout。Flink可以在各種環境(context)中運行,本地JVM或集群。 1.數據集和數據流 Flink用特殊的類DataSet ...
2. Flink 的 DataSource 數據源 4) 自定義 Source 當然也可以自定義數據源,有兩種方式實現: 通過實現 SourceFunction 接口來自定義無並行度(也就是並行度只能為 1)的 Source。 通過實現 ...