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Flink DataStream编程指南

(file:pathtofile)这将创建一个DataStream,然后您可以应用转换来创建新的派生DataStream。 关于嵌套元组的注释:如果您有一个包含嵌套元组的DataStream,例如:DataStream ds;指定keyBy(0)将使系统使用完整的Tuple2作为键(以整数和浮点为键)。 4),Flink必须支持字段的类型。目前,Flink使用Avro序列化任意对象(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。 例如,DataStreamDataStream 的实例对于jvm来说是相同的。Flink在准备执行程序时(当调用程序的main 方法时)需要类型信息。 十,总结本文主要是Flink 编程基本介绍。希望,大家通过和本文。对Flink有更深入的认识,也对Flink编程有进一步的认识,后面会陆续出各种使用文章及生产中的注意事项。

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聊聊flink DataStream的split操作

序本文主要研究一下flink DataStream的split操作 apache-flink-api-runtime-and-project-roadmap-18-638.jpg 实例SplitStream split为两个dataStream,一个outputName为even,另一个outputName为oddDataStream.splitflink-streaming-java_2.11-1.7.0 {​ protected SplitStream(DataStream dataStream, OutputSelector outputSelector) { super(dataStream.getExecutionEnvironment (String... outputNames) { return selectOutput(outputNames); }​ private DataStream selectOutput(String 选择split出来的dataStream;select方法创建了SelectTransformationStreamGraphGeneratorflink-streaming-java_2.11-1.7.0

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    聊聊flink DataStream的join操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的join操作 flink-forward-berlin-2017-dongwon-kim-predictive-maintenance-with-apache-flink orgapacheflinkstreamingapidatastreamDataStream.java@Publicpublic class DataStream { ......​ ** * Creates otherStream) { return new JoinedStreams(this, otherStream); }​ ......}DataStream提供了join方法,用于执行join操作 input1;​ ** The second input stream. * private final DataStream input2;​ public JoinedStreams(DataStream input1, DataStream input2) { this.input1 = requireNonNull(input1); this.input2 = requireNonNull(input2

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    聊聊flink DataStream的split操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的split操作实例SplitStream split = someDataStream.split(new OutputSelector() { @Override split为两个dataStream,一个outputName为even,另一个outputName为oddDataStream.splitflink-streaming-java_2.11-1.7.0 { protected SplitStream(DataStream dataStream, OutputSelector outputSelector) { super(dataStream.getExecutionEnvironment (), new SplitTransformation(dataStream.getTransformation(), outputSelector)); } public DataStream select (String... outputNames) { return selectOutput(outputNames); } private DataStream selectOutput(String[

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    聊聊flink DataStream的window coGroup操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的window coGroup操作 apache-flink-training-dataset-api-advanced-26-638.jpg 实例dataStream.coGroup ;这里展示了DataStream的window coGroup操作的基本用法DataStream.coGroupflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar! orgapacheflinkstreamingapidatastreamDataStream.java@Publicpublic class DataStream {​ ......​ public CoGroupedStreams coGroup(DataStream otherStream) { return new CoGroupedStreams(this, otherStream); }​ ......}DataStream input1;​ private final DataStream input2;​ public CoGroupedStreams(DataStream input1, DataStream input2

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    聊聊flink DataStream的connect操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的connect操作 apache-flink-training-datastream-api-basics-34-638 (1).jpg DataStream.connectflink-streaming-java orgapacheflinkstreamingapidatastreamDataStream.java@Publicpublic class DataStream {​ ......​ public ConnectedStreams connect(DataStream dataStream) { return new ConnectedStreams(environment, this, dataStream); }​ @PublicEvolving env, DataStream input1, DataStream input2) { this.environment = requireNonNull(env); this.inputStream1 getFirstInput() { return inputStream1; }​ public DataStream getSecondInput() { return inputStream2;

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    聊聊flink DataStream的iterate操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的iterate操作 flink-streaming-16-638.jpg 实例IterativeStream iteration = initialStream.iterate ();DataStream iterationBody = iteration.map (*do something*);DataStream feedback = iterationBody.filter public boolean filter(Long value) throws Exception { return value > 0; }});iteration.closeWith(feedback);DataStream this.coFeedbackTransformation)) { throw new UnsupportedOperationException( Cannot close an iteration with a feedback DataStream Parallelism can be modified using DataStream#setParallelism() method); }​ feedbackEdges.add(transform

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    聊聊flink DataStream的join操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的join操作实例stream.join(otherStream) .where() .equalTo() .window() .apply()这里首先调用 orgapacheflinkstreamingapidatastreamDataStream.java@Publicpublic class DataStream { ...... ** * Creates otherStream) { return new JoinedStreams(this, otherStream); } ......}DataStream提供了join方法,用于执行join操作, input1; ** The second input stream. * private final DataStream input2; public JoinedStreams(DataStream input1, DataStream input2) { this.input1 = requireNonNull(input1); this.input2 = requireNonNull(input2

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    聊聊flink DataStream的window coGroup操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的window coGroup操作实例dataStream.coGroup(otherStream) .where(0).equalTo(1) .window ;这里展示了DataStream的window coGroup操作的基本用法DataStream.coGroupflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar! orgapacheflinkstreamingapidatastreamDataStream.java@Publicpublic class DataStream { ...... public CoGroupedStreams coGroup(DataStream otherStream) { return new CoGroupedStreams(this, otherStream); } ......}DataStream input1; private final DataStream input2; public CoGroupedStreams(DataStream input1, DataStream input2

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    聊聊flink DataStream的connect操作

    序本文主要研究一下flink DataStream的connect操作DataStream.connectflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar! orgapacheflinkstreamingapidatastreamDataStream.java@Publicpublic class DataStream { ...... public ConnectedStreams connect(DataStream dataStream) { return new ConnectedStreams(environment, this, dataStream); } @PublicEvolving env, DataStream input1, DataStream input2) { this.environment = requireNonNull(env); this.inputStream1 getFirstInput() { return inputStream1; } public DataStream getSecondInput() { return inputStream2; }

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    Flink DataStream编程指南及使用注意事项。

    Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 该代码可以直接粘贴复制到你自己的工程,只需要导入Flink的相关依赖,具体工程构建方法,请参考。二,数据转换数据转换将一个或多个数据流转换成新的DataStreamFlink默认情况下假如有可能的话会将操作组成链条,比如两个连续的map操作。 六,DataSinksData sinks 从DataStream中获取数据,并将它们写入文件,Socket,外部存储,或者打印出来。Flink也是提供了一下输出的格式。

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    Flink DataStream 如何实现双流Join

    Flink DataStream API 为我们提供了3个算子来实现双流 join,分别是:joincoGroupintervalJoin下面我们分别详细看一下这3个算子是如何实现双流 Join 的。 下面我们一起看一下如何实现上图所示的滚动窗口 Join: 绿色流DataStream greenStream = greenSource.map(new MapFunction() { @Override 下面我们一起看一下如何实现上图所示的滑动窗口 Join: DataStream result = orangeStream.join(greenStream) .where(tuple -> tuple.f0 Interval JoinFlink 中基于 DataStream 的 Join,只能实现在同一个窗口的两个数据流进行 Join,但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况,导致两个流的数据进度不一致 Flink 基于 KeyedStream 提供的 Interval Join 机制可以对两个 keyedStream 进行 Join, 按照相同的 key 在一个相对数据时间的时间段内进行 Join。

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    说说Flink DataStream的八种物理分区逻辑

    By 大数据技术与架构场景描述:Spark的RDD有分区的概念,FlinkDataStream同样也有,只不过没有RDD那么显式而已。 Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向。 Spark的RDD有分区的概念,FlinkDataStream同样也有,只不过没有RDD那么显式而已。 Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向,以StreamPartitioner抽象类为中心的类图如下所示。? 下面分别来看看Flink提供的8种StreamPartitioner的源码。

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    Flink DataStream 内置数据源和外部数据源

    就能接收到数据了(3)集合数据源可以直接将 Java 或 Scala 程序中的集合类 转换成 DataStream 数据集,本质上是将本地集合中的数据分发到远端并行执行的节点中。 如:val dataStream = env.fromElements(Tuple2(1L,3L),Tuple2(1L,5L))val dataStream2 = env.fromCollection( 2外部数据源前面的数据源类型都是非常基础的数据接入方式,例如从文件,Socket 端口中接入数据,其本质是实现了不同的 SourceFunction,Flink 将其封装成高级的 API,减少了用户的使用成本 首先,需要在 pom.xml 文件中引入依赖 org.apache.flink flink-connector-kafka-0.10_2.11 1.8.0 (我这里使用的是 kafka 0.10 ,flink Flink 中已经实现了大多数主流的数据源连接器,但是 Flink 的整体架构非常开放,用户可以自定义连接器,以满足不同数据源的接入需求。

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    Flink DataStream —— 端到端的Exactly-Once保障

    Flink端到端的Exactly-Once保障1. Exactly-Once概述​ 一个一直运行的Flink Stream程序不出错那肯定时很好的,但是在现实世界中,系统难免会出现各种意外,一旦故障发生,Flink作业就会重启,读取最近Checkpoint 简单来说,Flink事务写是指,Flink先将待输出的数据保存下来,暂时不提交到外部系统,等到CheckPoint结束,Flink上下游所有算子的数据一致时,再将之前保存的数据全部提交到外部系统,如图所示 这两种方式也是很多数据库和分布式系统实现事务经常采用的方式,Flink根据自身的条件对两种方式做了适应性调整。 在Flink写出数据到Kafka中时,Flink会先beginTransaction()开启事务,事务开启后再preCommit()预提交数据,待Flink Checkpoint完成后,Flink会commit

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    Flink DataStream维度表Join的简单方案

    在编写基于Flink的ETL程序时,我们经常需要用维度数据丰富我们接入的流式数据,如通过商品ID获得商品名称、通过商品分类ID获得分类名称等等。 一般情况下的首选方案是Flink内置的异步IO机制,必要时还得配合使用高效的缓存(如Guava提供的LoadingCache)减少对外部数据源的请求压力。

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    Flink DataStream—— 状态(State)&检查点(Checkpoint)&保存点(Savepoint)原理

    介绍了状态、检查点、保存点原理 Flink DataStream—— 状态(State)&检查点(Checkpoint)&保存点(Savepoint)原理1. 因为Flink接管了这些问题,开发者只需调用Flink API,这样可以更加专注于业务逻辑。 Flink的Checkpoint逻辑是,一段新数据流入导致状态发生了变化,Flink的算子接收到Checpoint Barrier后,对状态进行快照。 绝大多数工作是由Flink来处理的,比如Flink会定期执行快照,发生故障后,Flink自动从最近一次Checkpoint数据中恢复。 参考状态、检查点和保存点Flink 状态分类

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    Flink DataStream 基于Interval Join实时Join过去一段时间内的数据

    Flink 从入门到精通 系列文章Interval Join: 间隔连接。 browseProperties.put(bootstrap.servers,kafkaBootstrapServers); browseProperties.put(group.id,browseTopicGroupID); DataStream clickProperties.put(bootstrap.servers,kafkaBootstrapServers); clickProperties.put(group.id,clickTopicGroupID); DataStream 2, eventTime=2019-11-16 17:22:00, eventType=browse, productID=product_1, productPrice=10} 基于 Apache Flink

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    快速入门Flink (8) —— DataStream 的 Transformation常用操作

    本文是快速入门Flink系列的第8篇博客,为大家介绍的是流数据常用的Transformation 操作。关于批数据处理的常用16种算子操作,请参考博主的这篇文章? 《快速入门Flink (5) ——DataSet必知必会的16种Transformation操作(超详细!建议收藏!)》。 码字不易,先赞后看!!! ? 而且这个 connectedStream 的组成结构就是保留原有的 dataStream 的结构体;这样我们就可以把不同的数据组装成同一个结构。 分成两个或者多个 DataStream。 spiltStream.select(奇数) selectDataStream.print() env.execute(StreamSplit) 2> 7 3> 9 11> 1 12> 3 1> 5 }}----结语 Flink

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    快速入门Flink (9) —— DataStream API 开发之【Time 与 Window】

    ----DataStream API 开发1、Time 与 Window1.1 Time 在 Flink 的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示:? Event Time:是事件创建的时间。 它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中, 每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time:是数据进入 Flink 的时间。 例如,一条日志进入 Flink 的时间为 2019-08-12 10:00:00.123,到达 Window 的系统时间为: 2019-08-12 10:00:01.234, 日志的内容如下: 2019 Flink 默认的时间窗口根据 Processing Time 进行窗口的划分,将 Flink 获取到的数据 根据进入 Flink 的时间 划分到不同的窗口中。 ----小结 本篇博客主要为大家介绍了Flink流处理DataStreamAPI 开发中,关于 【Time与Window】方面的知识内容,下一篇博客将为大家介绍同系列 【EventTime 与 Window

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