先看例子， 看出，和batch最大的不同是，這里是DataStream而不是DataSet； DataStream的核心，即 StreamTransformation<T> transformation; 如何產生data stream ...

Flink流式處理API流程圖 創建一個執行環境,表示當前執行程序的上下文,類似於SparkContext. 如果程序是獨立調用的,則此方法返回本地執行環境.;如果從命令行客戶端調用程序以提交到集群,則此方法返回此集群的執行環境. 案例:讀取攝氏度 Source:從集合 ...

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 ...

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。 　　為了表達復雜的邏輯，flink在內的分布式流處理引擎，一般采用 DAG 圖來表示整個計算邏輯 ...

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 ...

Transformation 是 Flink操作的底層實現，無論是map還是Flatmap。 DataStream類中包含兩個變量： StreamExecutionEnvironment Transformation 或者說DataStream類的所有操作都是圍繞着兩個變量進行 ...

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 ...