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 ...

用幾章的篇幅來做詳細講解，本章主要介紹基本的DataStream API用法。 DataStream（ ...

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。 ...

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 ...

Example Program The following program is a complete, working example of streaming window word count ...

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 Fli ...

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 ...

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 ...