val stock = StockPrice("0001", 0L, 121) println(stock.symbol) Java POJO Java的话，需要定义POJO类，定义POJO类有一些注意事项...所有子字段也必须是Flink支持的数据类型。 下面三个例子中，只有第一个是POJO，其他两个都不是POJO，非POJO类将使用Kryo序列化工具。...此外，使用Avro生成的类可以被Flink识别为POJO。 Tuple Tuple可被翻译为元组，比如我们可以将之前的股票价格抽象为一个三元组。...tuple"); } Scala的Tuple中所有元素都不可变，Java的Tuple中的元素是可以被更改和赋值的，因此在Java中使用Tuple可以充分利用这一特性，这样可以减少垃圾回收的压力。...registerType方法的源码如下所示，其中TypeExtractor对数据类型进行推断，如果传入的类型是POJO，则可以被Flink识别和注册，否则将使用Kryo。
最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...： 按字段名称选择POJO字段 例如，“user”指的是POJO类型的“user”字段 通过1偏移字段名称或0偏移字段索引选择元组字段 例如，“_ 1”和“5”分别表示Scala Tuple...Flink必须支持字段的类型。 目前，Flink使用Avro序列化任意对象（例如Date）。 Flink分析POJO类型的结构，即它了解POJO的字段。 因此，POJO类型比一般类型更容易使用。...它们不是通过通用序列化框架，而是通过使用读取和写入方法实现org.apache.flinktypes.Value接口来为这些操作提供自定义代码。当通用序列化效率非常低时，使用值类型是合理的。...ResultTypeQueryable接口可以通过输入格式和函数实现，以明确告知API其返回类型。调用函数的输入类型通常可以通过先前操作的结果类型来推断。 参考 Apache Flink
; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo...字段还可以通过调用表达式的 as()方法来进行重命名。...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。...POJO 中的字段同样可以被重新排序、提却和重命名，这在之前的例子中已经有过体现。
Tuples 类型 Flink 在 Java 接口中定义了元组类（Tuple）供用户使用。...需要注意的是，如果根据名称获取字段，可以使用 Tuple 中的默认字段名称： // 通过 scala Tuple 创建具有两个元素的数据集 val tupleStream: DataStream[Tuple2...at org.apache.flink.api.dag.Transformation.getOutputType(Transformation.java:479) at org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream.addSink...(DataStream.java:1236) at org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream.print(DataStream.java...泛型会出现类型擦除问题，因此 Flink 通过 Java 反射机制尽可能重构类型信息，例如使用函数签名以及子类的信息等。
最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...： 按字段名称选择POJO字段 例如，“user”指的是POJO类型的“user”字段 通过1偏移字段名称或0偏移字段索引选择元组字段 例如，“_ 1”和“5”分别表示Scala Tuple类型的第一个和第六个字段...Flink必须支持字段的类型。 目前，Flink使用Avro序列化任意对象（例如Date）。 Flink分析POJO类型的结构，即它了解POJO的字段。 因此，POJO类型比一般类型更容易使用。...它们不是通过通用序列化框架，而是通过使用读取和写入方法实现org.apache.flinktypes.Value接口来为这些操作提供自定义代码。当通用序列化效率非常低时，使用值类型是合理的。...ResultTypeQueryable接口可以通过输入格式和函数实现，以明确告知API其返回类型。调用函数的输入类型通常可以通过先前操作的结果类型来推断。 参考 Apache Flink
以下列表概述了不同选项的功能： Row：字段通过位置，任意数量的字段映射，支持空值，无类型安全访问。 POJO：按名称映射字段（POJO字段必须命名为表字段），任意字段数，支持空值，类型安全访问。...可以通过为所有字段提供名称（基于位置的映射）来重命名字段。如果未指定字段名称，则使用默认字段名称。...(Java and Scala) Flink支持POJO作为复合类型。...在这里记录了确定POJO的规则。将POJO DataStream或DataSet转换为Table而不指定字段名称时，将使用原始POJO字段的名称。...重命名原始POJO字段需要关键字AS，因为POJO字段没有固有的顺序。名称映射需要原始名称，不能通过位置来完成。
Tule字段的访问通过偏移，如_1,访问第一个元素。Case class元素的访问使用的是字段的名称。...和Scala类将被Flink视为特殊的POJO数据类型： 1),class必须是public 2),必须有一个public无参构造函数 3),所有字段都是public，或者可以通过getter和setter...Flink分析POJO类型的结构，即它了解POJO的字段。因此，POJO类型比一般类型更容易使用。此外，Flink可以比一般类型更有效地处理POJO。...4，General Class Types Flink支持大多数Java和Scala类(API和自定义)。限制使用于包含无法序列化的字段的类，如文件指针，I / O流或其他本机资源。...遵循Java Bean规则的类通常运行良好。 没有标识为POJO类型的所有类（参见上面的POJO要求）由Flink作为一般类类型处理。
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...，将POJO对象对应到注解配置的表和字段中； 接下来分别使用这两种方式； 开发(Tuple写入) 《Flink的sink实战之二：kafka》中创建了flinksinkdemo工程，在此继续使用； 在pom.xml...; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2...; import org.apache.flink.util.Collector; import java.util.Properties; public class CassandraTuple2Sink...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
使用Tuple //使用flink的二元组，这个时候需要自定义字段名称 Tuple2 tuple2 = Tuple2.of("jack", 10); //构造一个...使用Row flink中提供的元组Tuple是有限制的，最多到Tuple25，所以如果我们有更多的字段，可以选择使用flink中的Row对象....java的Pojo类 首先定一个pojo类 public static class User{ private String name; private int age; public...java pojo类型的DataStream，就不用声明字段名称了，flink会自动解析pojo类中的字段名称和类型来作为table的字段和类型。...参考资料： [1].https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/types_serialization.html 完整代码请参考
二、Flink 示例专栏Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。...（完整版）一、Flink的23种算子说明及示例本文示例中使用的maven依赖和java bean 参考本专题的第一篇中的maven和java bean。...对于POJO类型，KeyBy可以通过keyBy(fieldName)指定字段进行分区。对于Tuple类型，KeyBy可以通过keyBy(fieldPosition)指定字段进行分区。...;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;...import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3
前言 Hbase中的数据读取起来不太方便，所以这里使用Phoenix来保存数据。...(1,'李四'); 查询数据 select * from t_user01; select * from t_user01 limit 10; 准备Phoenix 注意 在Phoenix中无论表还是字段只要没有双引号引起来的字段都会变成大写...; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction...写入Phoenix import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import com.xhkjedu.pojo.DBModel; import org.apache.flink.configuration.Configuration...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; import java.sql.Connection;
批处理不同API引入ExecutionEnvironment如下： //Flink Java api 引入的包 import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment...Java Api中创建 Tuple 方式 在Flink Java api中创建Tuple2时，可以通过new Tuple2方式也可以通过Tuple2.of方式，两者本质一样。...，使用Scala API 时需要隐式转换来推断函数操作后的类型 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 六、关于Flink Java api 中的 returns...七、批和流对数据进行分组方法不同 批和流处理中都是通过readTextFile来读取数据文件，对数据进行转换处理后，Flink批处理过程中通过groupBy指定按照什么规则进行数据分组,groupBy中可以根据字段位置指定...key（例如：groupBy(0)），如果数据是POJO自定义类型也可以根据字段名称指定key(例如：groupBy("name"))，对于复杂的数据类型也可以通过定义key的选择器KeySelector
; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment...; import org.apache.flink.table.api.Table; import java.time.Instant; // some example POJO public static...; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.types.Row; import java.time.Instant...但是，示例 2 显示了如何通过使用 upsert 模式将更新消息的数量减少 50% 来限制传入更改的种类以提高效率。...可以通过为 toChangelogStream 定义主键和 upsert 更改日志模式来减少结果消息的数量。
场景在只知道表名，不知道表包含哪些字段情况下，查询该表信息的场景解决方案@Test public void test() { Connection
/org/apache/flink/api/java/ExecutionEnvironment.java /** * Creates a CSV reader to read a comma.../org/apache/flink/api/java/io/CsvReader.java public CsvReader(String filePath, ExecutionEnvironment.../org/apache/flink/runtime/taskmanager/Task.java /** * The Task represents one execution of a parallel.../org/apache/flink/api/java/io/CsvInputFormat.java @Override public OUT readRecord(OUT reuse,.../org/apache/flink/api/java/io/PojoCsvInputFormat.java /** * Input format that reads csv into POJOs.
另外，如果你刚刚开始使用Apache Flink，在我看来，最好从批处理开始，因为它更简单，并且类似于使用数据库。...在本文中，我们将使用Java来编写应用程序，当然您也可以在Scala，Python或R中的一门语言来编写Flink应用程序。...并非每种Java类型都可用于数据集，但你可以使用四种不同类型的类型： 内置Java类型和POJO类 Flink tuples(元组)和Scala case类 Values，它是Java基本类型的特殊可变式装饰器...请记住，Java流操作与这些操作之间最大的区别在于Java 8可以处理内存中的数据并且可以访问本地数据，而Flink在分布式环境中处理集群中的数据。 我们来看看使用了这些操作的简单示例。...因此，我们使用f1字段和f2字段分别访问这些列。
所以从实际使用体验上讲，Flink 的调度数据模式，显然更容易减少损耗，提高计算效率，同时在使用上更符合用户“直觉”，不易出现重复创建资源的情况。...在数据序列化上，Flink 和 Spark 采用了不同的方式；Spark 对于所有数据默认采用 Java 原生序列化方式，用户也可以配置使用 Kryo；而 Flink 则是自己实现了一套高效率的序列化方法...有意思的是，Flink 官方文档里对于不要使用Java原生序列化强调了三遍，甚至网上有传言 Oracle 要抛弃 Java 原生序列化： ?...另外，用户为了保证数据能使用Flink自带的序列化器，有时候不得不自己再重写一个 POJO 类，把外部系统中数据的值再“映射”到这个 POJO 类中；而根据开发人员对 POJO 的理解不同，写出来的效果可能不一样...，比如之前有个用户很肯定地说自己是按照 POJO 的规范来定义的类，我查看后发现原来他不小心多加了个 logger，这从侧面说明还是有一定的用户使用门槛的。
/org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java @Public public class KeyedStream.../org/apache/flink/api/java/functions/KeySelector.java @Public @FunctionalInterface public interface KeySelector...key； 一个是支持变长String数组，这个通常用于复杂tuple类型及POJO类型，对于POJO，String用于指定字段名，也支持对象/tuple嵌套属性，比如user.zip，对于对象类型的tuple.../org/apache/flink/api/common/operators/Keys.java /** * Represents (nested) field access through.../org/apache/flink/streaming/util/keys/KeySelectorUtil.java @Internal public final class KeySelectorUtil
通过本文，你可以学到： 定义相关数据结构。 Flink流处理程序的骨架。 Flink的执行环境概念。 自定义Source、设置时间戳和Watermark。...数据结构 Flink能处理任何可被序列化的数据结构： 基础数据类型，包括 String、Integer、Boolean、Array 复杂数据结构，包括 Scala case class和 Java POJO...case class StockPrice(symbol: String, timestamp: Long, price: Double) 当然，如果使用Java，也可以定义一个POJO（Plain Old...Java Object），该类中各个字段或者具有public属性，或者有一个对应的getter和setter方法，且该类有一个无参数的构造函数。...import java.util.Calendar import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
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