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 ...
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。閱讀完這一章后,我們將會知道如何去實現一個具有基本功能的流處理程序。我們的示例程序采用Scala語言,因為 ...
2020-08-03 20:49 0 704 推薦指數:
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 初識 Flink Flink 項目的理念是:“Apache Flink 是為分布式、高性能、隨時可用以及准確的流處理應用程序打造的開源流處理框架”。 Apache Flink 是一個框架和分布式處理引擎,用於對無界和有界數據流進行有狀態計算 ...
1 系統架構 Flink是一個用於有狀態的並行數據流處理的分布式系統。它由多個進程構成,這些進程一般會分布運行在不同的機器上。對於分布式系統來說,面對的常見問題有:集群中資源的分配和管理、進程協調調度、持久化和高可用的數據存儲,以及故障恢復。 對於這些分布式系統的經典問題,業內已有 ...
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 ...
1 數據流編程簡介 在我們深入研究流處理的基礎知識之前,讓我們來看看在數據流程編程的背景和使用的術語。 1.1 數據流圖 顧名思義,數據流程序描述了數據如何在算子之間流動。數據流程序通常表示為有向圖,其中節點稱為算子,用來表示計算,邊表示數據之間的依賴性。算子是數據流程序的基本功能單元 ...
什么是復雜事件CEP? 一個或多個由簡單事件構成的事件流通過一定的規則匹配,然后輸出用戶想得到的數據,滿足規則的復雜事件。 特征: 目標:從有序的簡單事件流中發現一些高階特征 輸入:一 ...