Flink的算子 目錄 Flink的算子 1、Map 2、FlatMap 3、Filter 4、KeyBy 5、Reduce 6、Aggregations 7、Window 8、Union ...

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 ...

flink的keyby算子作用是把相同key的數據發送到一個分區（即一個subtask里面去），采用的是哈希分區方法。 用法多樣，主要整理了下圖中的四種用法。 第一種是 key(Interger) 用法，傳入一個整數，這個整數對應的是元組中的元素順序是第幾個，（注：可以是多個key,不一定 ...

在我看來，Spark編程中的action算子的作用就像一個觸發器，用來觸發之前的transformation算子。transformation操作具有懶加載的特性，你定義完操作之后並不會立即加載，只有當某個action的算子執行之后，前面所有的transformation算子才會全部執行。常用 ...

借用官網的一個例子： Flink 開發的時候，經常會遇到這種情況，數據的輸入源有多個，需要將一些流先關聯起來（比如：清洗規則、動態配置），再做后續的計算。 對於這樣的場景，可能很容易就想到使用 join api ，直接將兩個流 join 起來。 實際上，這樣個需求，使用 ...

數據來源：https://blog.csdn.net/zhaocuit/article/details/106588758 flink架構Job Managers（master）：作業管理器，負責任務安排、協調檢查點、協調故障恢復等Task Managers（worker）：任務管理器 ...

流式計算分為無狀態和有狀態兩種情況。無狀態的計算觀察每個獨立事件，並根據最后一個事件輸出結果。例如，流處理應用程序從傳感器接收水位數據，並在水位超過指定高度時發出警告。有狀態的計算則會基於多個事件輸出 ...

核心代碼： object TransformTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec ...