Apache Flink是新一代的分布式流式數據處理框架，它統一的處理引擎既可以處理批數據(batch data)也可以處理流式數據(streaming data)。在實際場景中，Flink利用Apache Kafka作為上下游的輸入輸出十分常見，本文將給出一個可運行的實際例子來集成兩者。 1. ...

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 ...

邏輯上將一個流分成不相交的分區，每個分區包含相同鍵的元素。在內部，這是通過散列分區來實現的 ...

Flink核心是一個流式的數據流執行引擎,其針對數據流的分布式計算提供了數據分布、數據通信以及容錯機制等功能 Flink提供了諸多更高抽象層的API以便用戶編寫分布式任務: DataSet API, 對靜態數據進行批處理操作,將靜態數據抽象成分布式的數據集,用戶可以方便地使用Flink提供 ...

一、Environment 1，getExecutionEnvironment 　　getExecutionEnvironment會根據查詢運行的方式決定返回什么樣的運行環境，是最常用的一種創建執 ...

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1GJiuKFSUIfKXGesqhoMCOw 密碼:vcni ...

來源於： https://blog.csdn.net/weixin_44575542/article/details/88594773 kafka+flink集成1.目的1.1 Flink簡介Apache Flink是一個面向數據流處理和批量數據處理的可分布式的開源計算框架，它基於同一個 ...

一、DataStream API之Data Sources（消費者之數據源） 介紹： source是程序的數據源輸入，你可以通過StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)來為你的程序添加一個source。 flink提供了大量的已經 ...