由于 DataStream API 本身不支持变更日志处理，因此代码在流到表和表到流的转换过程中假定仅附加/仅插入语义。...根据查询的类型，在许多情况下，生成的动态表是一个管道，它不仅在将表覆盖到 DataStream 时产生仅插入更改，而且还会产生撤回和其他类型的更新。...toDataStream(DataStream)：将表转换为只插入更改的流。默认流记录类型是 org.apache.flink.types.Row。...流记录类型必须是 org.apache.flink.types.Row，因为它的 RowKind 标志是在运行时评估的。默认情况下不传播事件时间和水印。...它生成一个包含 org.apache.flink.types.Row 实例的流，并在运行时为每条记录设置 RowKind 标志。该方法支持各种更新表。
前言 Flink 为处理一列转多列的场景提供了两种返回类型 Tuple 和 Row Tuple 只支持1~25个字段，且不能为null，不支持拓展 Row 支持null同时也无限制字段数，但如果需要使用...Row，必须重载实现getResultType方法 DataStream=>Table import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo...; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row
---- 案例三 需求 使用Flink SQL来统计5秒内 每个用户的 订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 也就是每隔5秒统计最近5秒的每个用户的订单总数、订单的最大金额、订单的最小金额 上面的需求使用流处理的...; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.types.Row...将计算后的新的数据在DataStream原数据的基础上更新true或是删除false DataStream> resultDS = tEnv.toRetractStream...append到结果DataStream中去 toRetractStream → 将计算后的新的数据在DataStream原数据的基础上更新true或是删除false 代码实现-方式2 package...; import org.apache.flink.types.Row; import java.time.Duration; import java.util.Random; import java.util.UUID
; import org.apache.flink.types.Row; StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...也可以使用 StreamTableEnvironment::toDataStream 将 Table 转为 DataStream // 注意：这里只能转为 DataStream，其中的数据类型只能为...所以其实小伙伴萌可以理解为只有流任务才支持 Table 和 DataStream 之间的转换，批任务是不支持的（虽然可以使用流模式处理有界流（批数据），但效率较低，这种骚操作不建议大家搞）。...3.3.2.Retract 语义 SQL 转 DataStream 注意事项 Retract 语义的 SQL 使用 toDataStream 转换会报错不支持。具体报错截图如下。...意思是不支持 update 类型的结果数据。 Retract error 如果要把 Retract 语义的 SQL 转为 DataStream，我们需要使用 toRetractStream。
Window 类，这些类会被转换为底层DataStream 或 DataSet 的窗口操作。...{EnvironmentSettings, Table, Tumble} import org.apache.flink.types.Row /** * @Package Windows * @File...{EnvironmentSettings, Slide, Table} import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.types.Row...{EnvironmentSettings, Session, Table} import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.types.Row...{EnvironmentSettings, Over, Tumble} import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.types.Row
全系列链接 《Flink的sink实战之一：初探》 《Flink的sink实战之二：kafka》 《Flink的sink实战之三：cassandra3》 《Flink的sink实战之四：自定义》 软件版本...两种写入cassandra的方式 flink官方的connector支持两种方式写入cassandra： Tuple类型写入：将Tuple对象的字段对齐到指定的SQL的参数中； POJO类型写入：通过DataStax...，这就是Job类，里面从kafka获取字符串消息，然后转成Tuple2类型的数据集写入cassandra，写入的关键点是Tuple内容和指定SQL中的参数的匹配： package com.bolingcavalry.addsink...sink, pojo"); } } 从上述代码可见，和前面的Tuple写入类型有很大差别，为了准备好POJO类型的数据集，除了flatMap的匿名类入参要改写，还要写好reduce方法的匿名类入参...至此，flink的结果数据写入cassandra的实战就完成了，希望能给您一些参考；
2.1 DataStream 转化成 Table 时指定 在 DataStream 转换成 Table，schema 的定义期间，使用.rowtime可以定义事件时间属性。...根据指定的.rowtime 字段名是否存在于数据流的架构中，timestamp 字段可以： 作为新字段追加到 schema 替换现有字段 在这两种情况下，定义的事件时间戳字段，都将保存 DataStream...._ import org.apache.flink.table.api.Table import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.types.Row...{Csv, FileSystem, Rowtime, Schema} import org.apache.flink.types.Row /** * @Package EventTime * @File...org.apache.flink.types.Row /** * @Package EventTime * @File ：FlinkSqlEventTimeDDL.java * @author
前面示例中的 DataStream，流中的数据类型都是定义好的 POJO 类。...如果 DataStream 中的类型是简单的基本类型，还可以直接转换成表吗？这就涉及了Table 中支持的数据类型。...原子类型的DataStream，转换之后就成了只有一列的Table，列字段（field）的数据类型可以由原子类型推断出。...POJO 类型 Flink 也支持多种数据类型组合成的”复合类型”，最典型的就是简单 Java 对象（POJO 类型）。...将 POJO 类型的DataStream 转换成 Table，如果不指定字段名称，就会直接使用原始 POJO类型中的字段名称。
---- 案例四 需求 从Kafka中消费数据并过滤出状态为success的数据再写入到Kafka {"user_id": "1", "page_id":"1", "status": "success...cn.it.sql; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.table.api.TableResult; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment...; import org.apache.flink.types.Row; /** * Author lanson * Desc */ public class FlinkSQL_Table_Demo06... "where status = 'success'"; Table ResultTable = tEnv.sqlQuery(sql); DataStream
;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator...;import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import org.apache.flink.types.Row...;import org.apache.flink.types.Row;/** * Created by lj on 2022-07-06....PreparedStatement ps; private Connection connection; /** * open() 方法中建立连接，这样不用每次 invoke 的时候都要建立连接和释放连接...= null) { ps.close(); } } /** * 每条数据的插入都要调用一次 invoke() 方法 * * @param
; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.types.Row; import org.junit.Test; import java.util.Properties; public classLookUpAsyncTest...; import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.types.Row; public classRedisAsyncLookupTableSourceimplementsStreamTableSource...; import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext; import org.apache.flink.types.Row; import
Writer插件； 理论上，FlinkX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。...从源数据库中获取DataStream对象； Writer插件实现了OutputFormat接口，将目的数据库与DataStream对象相关联； Template模块通过DataStream对象将Reader...4) 断点续传不是万能的 数据源（这里特指关系数据库）中必须包含一个升序的字段，比如主键或者日期类型的字段。...如果不支持的话，任务就无法从断点处恢复运行，会导致数据重复； 目标数据源必须支持事务，比如关系数据库，文件类型的数据源也可以通过临时文件的方式支持。...4) row处理 writeSingleRecordInternal数据处理的对象是row，row是flink原生的结构org.apache.flink.types.Row，本质上是一个Arrays,
Flink笔记 1.数据集类型 有界数据集：具有时间边界，在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束。提供DataSet API 无界数据集： 数据从一开始就一直持续产生的。...提供DataStream API 2.Flink编程接口 Flink SQL Table API：在内存中的DataSet和DataStream基础上加上Schema信息，将数据类型抽象成表结构 DataStream...的execute() 4.数据类型 原生数据类型 Tuple2元组类型 Scala case class类型 POJOs类型：复杂数据结构类型 Flink Value类型：IntValue、DoubleValue...、StringValue 特殊数据类型：List，Map、Etither、Option、Try 5.DataStream API DataSource 内置数据源 文件数据源 Socket数据源 集合数据源...max、sum） 多DataFrame操作：Union、Connect、CoMap、CoFlatMap、Split、Select、Iterate DataSink 文件系统 Kafka Apache Cassandra
随着 Flink Table & SQL的发展，Flink SQL中用于进行维表Join也成为了很多场景的选择。...基于之前的总结，再次总结下Flink Table & SQL 中维表Join的实现方式,包括DataStream中的维表Join。...、Key和Value的类型。...ID在配置中出现时，才对该事件处理, 并在事件中补全用户的基础信息 * Tuple4: 第一个流(事件流)的数据类型...; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的DataStream或DataSet的数据类型，即要转换表的行的数据类型。通常最方便的转换类型是Row。...Case Class：字段按位置映射，不支持空值，类型安全访问。 Tuple：字段通过位置映射，限制为22（Scala）或25（Java）字段，不支持空值，类型安全访问。...Atomic Type：表必须有单个字段，不支持空值，类型安全访问。 4.1 将表转换为DataStream 作为流式查询的结果的表将被动态地更新，即当新记录到达查询的输入流时，它会改变。...schema映射 Flink的DataStream和DataSet API支持非常多样化的类型，例如Tuples（内置Scala和Flink Java元组），POJO，Case Class和原子类型。...1，原子类型 Flink将原始（Integer，Double，String）或通用类型（无法分析和分解的类型）视为原子类型。属性的类型是从原子类型推断的，必须指定属性的名称。
Flink支持的数据类型 ? Flink支持上图所示的几种数据类型：原生类型、数组、符合类型、辅助类型。其中，Kryo是最后的备选方案，如果能够优化，尽量不要使用Kryo，否则会有大量的性能损失。...泛型和其他类型 当以上任何一个类型均不满足时，Flink认为该数据结构是一种泛型（GenericType），使用Kryo来进行序列化和反序列化。...比如，Flink的map函数Scala签名为：def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R]，传入map的数据类型是T，生成的数据类型是R...上图展示了Flink的类型推断和序列化过程，以一个字符串String类型为例，Flink首先推断出该类型，并生成对应的TypeInformation，然后在序列化时调用对应的序列化器，将一个内存对象写入内存块...Flink支持的上述类型，需要对数据类型和序列化器进行注册，以便Flink能够对该数据类型进行序列化。
示例如下： env.fromElements(1,2,3,4,5).print(); 3. generateSequence(from, to)：基于给定的序列区间进行构建。...，即不支持在得到的 DataStream 上调用 setParallelism(n) 方法，此时会抛出如下的异常： Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException...) Apache Flume (sink) Redis (sink) Akka (sink) Netty (source) 随着 Flink 的不断发展，可以预见到其会支持越来越多类型的连接器，关于连接器的后续发展情况...", "hadoop001:9092"); // 指定监听的主题，并定义Kafka字节消息到Flink对象之间的转换规则 DataStream stream = env .addSource...参考资料 data-sources：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/datastream_api.html
滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。...滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。...;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator...;import org.apache.flink.types.Row;import static org.apache.flink.table.api.Expressions....（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。
Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子：基于间隔的Join和基于窗口的Join。本节我们会对它们进行介绍。...DataStream API中基于窗口的Join是如何工作的。...; import org.apache.flink.types.Row; public class JoinDemo5 { public static void main(String[] args...; import org.apache.flink.table.functions.TemporalTableFunction; import org.apache.flink.types.Row;...; import org.apache.flink.types.Row; import java.io.Serializable; import java.util.Properties; public
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
