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聊聊flink Table的where及filter操作

序本文主要研究一下flink Table的where及filter操作 apache-flink-training-table-api-sql-7-638.jpg Tableflink-table_2.11 (predicate) }​ def where(predicate: Expression): Table = { filter(predicate) }​ def filter(predicate: ) }​ def filter(predicate: Expression): Table = { new Table(tableEnv, Filter(predicate, logicalPlan). validate(tableEnv)) }​ ......}Table的where及filter操作均有两中方法,一种是String参数,一种是Expression参数;而where方法内部是调用filter 对象继承了UnaryNode,它覆盖了output、construct、validate等方法;construct方法先通过Expression.toRexNode将flink的Expression转换为

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聊聊flink Table的where及filter操作

序本文主要研究一下flink Table的where及filter操作Tableflink-table_2.11-1.7.0-sources.jar! (predicate) } def where(predicate: Expression): Table = { filter(predicate) } def filter(predicate: String def filter(predicate: Expression): Table = { new Table(tableEnv, Filter(predicate, logicalPlan).validate (tableEnv)) } ......}Table的where及filter操作均有两中方法,一种是String参数,一种是Expression参数;而where方法内部是调用filter方法;filter 对象继承了UnaryNode,它覆盖了output、construct、validate等方法;construct方法先通过Expression.toRexNode将flink的Expression转换为

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    Flink算子使用方法及实例演示:map、filter和flatMap

    本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍,并使用大量例子展示具体使用方法。 Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化,是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述,多个Transformation算子共同组成一个数据流图。? 读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习:Flink Scala Shell使用教程Intellij Idea开发环境搭建Flink的Transformation filterfilter算子对每个元素进行过滤,过滤的过程使用一个filter函数进行逻辑判断。对于输入的每个元素,如果filter函数返回True,则保留,如果返回False,则丢弃。? 注意,虽然flatMap可以完全替代map和filter,但Flink仍然保留了这三个API,主要因为map和filter的语义更明确,更明确的语义有助于提高代码的可读性。

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    Flink-1.9流计算开发:四、filter函数

    在本篇文章中我们接着来说filter函数,此函数主要作用就是根据用户条件,过滤数据流中数据。需求将数据流的单词做大写转换,并保留其小写,然后只打印出字符串长度大于5的元素。 Exception { out.collect(value); out.collect(value.toUpperCase()); } }); 过滤掉单词长度不大于5的单词 对数据流中的每个元素执行filter 方法,只通过结果为True的元素 DataStream filter = flatMap.filter((value) -> value.length()>5); sinks打印出信息 给DataStream 相关文章 Flink-1.9流计算开发:十六、intervalJoin函数 Flink-1.9流计算开发:十五、join函数 Flink-1.9流计算开发:十四、union函数 Flink-1.9流计算开发 :十三、min、minBy、max、maxBy函数 Flink-1.9流计算开发:十二、apply函数

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    Flink 程序结构 上篇

    欢迎来到 KK 大数据,今天分享的主题是:Flink 程序结构(这两天公司有发布项目,拖更了两天, 甚是对不住观众老爷 )我们还是从wordcount程序说起下面是一段使用 Flink 实现的 WordCount val text = env.readTextFile(d:1.txt) val counts : DataStream = text .flatMap(_.toLowerCase.split( )) .filter Flink 内置了很多的算子,比如 map、flatMap、filter、keyBy等,我们只需要定义每个算子的逻辑即可。 这里先把每行变成小写,然后按空格切分,输入是一行数据,输出是多个切分后的 单词.flatMap(_.toLowerCase.split( )) filter 过滤算子,留下满足条件的。 这里过滤掉空的单词.filter (_.nonEmpty)map 算子,一对一转换,输入是一个单词,输出是一个元组(单词,1).map((_,1))按照指定 key 对数据重分区.keyBy(0)执行求和操作

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    Apache Flink基本编程模型

    “前一篇文章中大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。 Flink提供了不同级别的抽象来实现批处理或流处理任务的开发。?Flink的基本构建就是数据流与转换,(Flink 中DataSet API中使用的也是内部流)。 DataSource val text = env.fromElements( Best Data Processing Engine) flatMap : 把字符串转换为小写,并且按照空白分割为一个个的单词. filter 把切割的单词转换为 单词,1 groupBy:按照下标位0进行分组 sum: 计算 下标位1的结果 val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split(W+) .filter 1 timeWindow: 按照时间,每5s获取进行一次计算 sum: 计算 下标位1的结果 val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split(W+) .filter

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    求求你大蕉别学了之 Flink No.127

    Flink ,为纯粹的流计算为生的一个大数据项目,玩一波先。跟 Spark 有什么区别呢?其实就一个区别,Spark 永远是批量处理,Flink 可以批量也可以实时流。啥意思呢? 就是 Spark 没有一批就不处理就存着,永远只能准实时,而 Flink 拿到就处理拿到就处理,跟家里自来水似的,来多少处理多少。 招式2 : 每隔三个进行进行一次处理val count = text.flatMap(_.toLowerCase.split(W+).filter(_.nonEmpty)) .map( (_,1)) . 招式3 : 每隔三个对过去十个进行一次处理val count = text.flatMap(_.toLowerCase.split(W+).filter(_.nonEmpty)) .map( (_,1) 招式4 : 每隔三秒进行进行一次处理val count = text.flatMap(_.toLowerCase.split(W+).filter(_.nonEmpty)) .map( (_,1)) .

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    Flink StreamSQL 原理介绍

    引言前面群里面同学说对flink感兴趣,特别邀请资深流专家张如聪给大家深入分析下Flink里面最重要部分:Flink SQL。 本文对Flink SQL深入浅出,相当有深度的技术分析文章,希望大家会喜欢,对Flink技术上有疑问的也可以联系专家帮忙解答。 一、Flink SQL简介Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。 into a join FilterJoinRule.FILTER_ON_JOIN, push filter into the children of a join FilterJoinRule.JOIN , push filter through an aggregation FilterAggregateTransposeRule.INSTANCE, aggregation and projection

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    结合Spark讲一下Flink的runtime

    简单的调用链如下:rdd.map-->filter-->reducebykey-->map。 例子中假设rdd有6个分区,map到fliter的分区数传递是不变,filter到redcuebykey分区就变了,reducebykey的分区有个默认计算公式,星球里讲过了,假设我们在使用reducebykey 分区数,map是6,filter也是6,reducebykey后面的map就是12。? 上述讲解主要是想带着大家搞明白,以下几个概念:Flink的并行度由什么决定的?Flink的task是什么?1. Flink的并行度由什么决定的? 也就是说下游节点没有来自其他节点的输入)上下游节点都在同一个 slot group 中(下面会解释 slot group)下游节点的 chain 策略为 ALWAYS(可以与上下游链接,map、flatmap、filter

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    flink training】 打车热点区域实时统计PopularPlaces

    http:training.data-artisans.com是Apache Flink商业公司DataArtisans提供的一个flink学习平台,主要提供了一些业务场景和flink api结合的case 一 数据准备flink-traing的大部分例子是以New York City Taxi & Limousine Commission 提供的一份历史数据集作为练习数据源,其中最常用一种类型为taxi find popular places DataStream popularSpots = rides remove all rides which are not within NYC .filter timeWindow(Time.minutes(15), Time.minutes(5)) count ride events in window .apply(new RideCounter()) filter by popularity threshold .filter((Tuple4 count) -> (count.f3 >= popThreshold)) map grid cell to coordinates

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    当 Java Stream 遇见 Flink

    当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要在分析Alink源码的时候,发现Alink使用了 Java Stream,又去Flink源码搜索,发现Flink也有大量使用。 0x01 领域1.1 Flink从几个权威来源可以看看Flink本质: 我们直接从官网找出Flink本质:Apache Flink® — Stateful Computations over Data +--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted 示例代码中,可以看到 filter 返回了一个无状态stage,也是一个AbstractPipeline、stream,即是流水线的一个阶段。 后续的filter,map都分别构建了一个StatelessOp。

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    《从0到1学习Flink》—— Flink Data transformation(转换)

    前言在第一篇介绍 Flink 的文章 《《从0到1学习Flink》—— Apache Flink 介绍》 中就说过 Flink 程序的结构? 2、Transformation:数据转换的各种操作,有 Map FlatMap Filter KeyBy Reduce Fold Aggregations Window WindowAll 1SingleOutputStreamOperator filter = student.filter(new FilterFunction() { 2 @Override 3 public boolean filter(Student value) throws Exception { 4 if (value.id > 95) { 5 return true; 6 } 7 return false; 8 以下是示例输入和输出记录:1(1,10.0,A,B)=> (B,A)2(2,20.0,C,D)=> (D,C)最后本文主要介绍了 Flink Data 的常用转换方式:Map、FlatMap、Filter

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    FLINK实战-使用CEP进行网站监控报警和报警恢复

    flink CEP 简介flink CEP(Complex event processing),是在Flink之上实现的复杂事件处理库,可以允许我们在不断的流式数据中通过我们自己定义的模式(Pattern 当做我们平时用的正则表达式,cep中的Pattern就是我们定义的正则表达式,flink中的DataStream就是正则表达式中待匹配的字符串,flink 通过DataStream 和 自定义的Pattern 案例详解我们基于flink CEP做一个简单的报警,首先我们简化一下报警的需求1.统计出来每秒钟http状态码为非200的数量所占比例。大于0.7的时候触发报警。 Pattern pattern = Pattern.begin(alert).where(new IterativeCondition(){ @Override public boolean filter times(3).consecutive().followedBy(recovery).where(new IterativeCondition(){ @Override public boolean filter

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    如何查看 Flink 作业执行计划?

    提交到 Flink UI 上的 JobGraph 如下图所示。?可以看到 Flink 它内部将三个算子(source、filter、sink)都串成在一个执行链里。 但是我们修改一下 filter 这个算子的并行度为 4,我们再次提交到 Flink UI 上运行,效果如下图所示。? 神奇不,它变成了 2 个了,将 filter 和 sink 算子串在一起了执行了。 dataStream.flatMap(...).disableChaining(); 另外还可以设置开启新的 chain,如下这种情况会将 flatMap 和 map 算子进行 chain 在一起,但是 filter ...); 除了上面这几种,还可以设置共享的 Slot 组,比如将两个相隔的算子设置相同的 Slot 共享组,那么它会将该两个算子 chain 在一起,这样可以用来进行 Slot 隔离,如下这种情况 filter

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    从UDF不应有状态 切入来剖析Flink SQL代码生成

    对于UDF,Flink也是内部生成java代码来处理,这些代码也针对SQL做了优化。在Flink内部生成的这些代码中,Flink会在某些特定情况下,对 在SQL中本应只调用一次 的UDF 重复调用。 LogicalFilter被转换为LogicalCalc,经过思考我们可以知道,Filter的Condition条件是需要进行计算才能获得的,所以需要转换为Calc。 具体在SqlToRelConverter (org.apache.calcite.sql2rel)完成,其打印内容摘要如下:filter = {LogicalFilter@4844} LogicalFilter FilterToCalcRule这里Flink发现了FilterToCalcRule 这个rule适合对Filter进行切换。 我们思考下可知,Filter的Condition条件是需要进行计算才能获得的,所以需要转换为Calc。

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    Flink系列 - 实时数仓之CEP预警实战

    CEP 即Complex Event Processing - 复杂事件,Flink CEP 是在 Flink 中实现的复杂时间处理(CEP)库。 处理事件的规则,被叫做“模式”(Pattern),Flink CEP 提供了 Pattern API,用于对输入流数据进行复杂事件规则定义,用来提取符合规则的事件序列。 Flink CEP 应用场景CEP 在互联网各个行业都有应用,例如金融、物流、电商、智能交通、物联网行业等行业:实时监控:我们需要在大量的订单交易中发现那些虚假交易,在网站的访问日志中寻找那些使用脚本或者工具 Pattern pattern = Pattern. begin(begin) .where(new IterativeCondition() { @Override public boolean filter ().equals(create); } }) .followedBy(pay) .where(new IterativeCondition() { @Override public boolean filter

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    Flink 不可以连续 Split(分流)?

    前言 今天上午被 Flink 的一个算子困惑了下,具体问题是什么呢? 结果,这个需求用 Flink 的 Split 运算符出现了问题。分析需求如下图所示:? 但从这篇文章中,我找到了关联到的两个 Flink Issue,分别是:1、https:issues.apache.orgjirabrowseFLINK-5031? 总结Flink 中不支持连续的 SplitSelect 分流操作,要实现连续分流也可以通过其他的方式(split + filter 或者 side output)来实现本篇文章连接是:http:www.54tianzhisheng.cn20190612flink-splitGithub 代码仓库https:github.comzhisheng17flink-learning以后这个项目的所有代码都将放在这个仓库里,包含了自己学习 flink 的一些 demo 和博客。

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    30页PPT Flink 在腾讯视频的应用实践

    相信正如很多博客资料等写的那样Flink将会成为企业内部主流的数据处理框架,最终成为下一代大数据处理标准。2. Flink 架构中的服务类型下面是从Flink官网截取的一张架构图:? 例如常见的map、filter、flatMap等等,而且支持python,scala,java等编程语言,后面的demo主要以scala为主。 input dataval text = env.readTextFile(pathtofile) val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split(W+) filter val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split(W+) filter { _.nonEmpty } } .map { (_, 1) } .groupBy( 相关阅读:Flink 参数配置和常见参数调优 基于 Flink 和 Drools 的实时日志处理 Flink架构及其工作原理 实战 | Kafka + Flink + Redis 的电商大屏实时计算案

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    Flink源码解读系列 | Flink中TaskManager端执行用户逻辑过程

    看到这里,写过Flink的streamAPI的同学,肯定感觉到很熟悉!!!!!!这里! 这里传入一个数据后,这个userFunction调用了filter方法并且把数据放进去了当返回true通过这个output.collect发送出去了这不就对应了我们用户自己实现的filter算子嘛,没错这个方法其实就是客户端的 filter方法,这个userFunction包含了用户实现filter算子的逻辑(!!!!! 就是说这个processElement方法会调用用户的逻辑)(所以这个userFunction可以带上client的方法实现,这对我们很重要,特别是对flink源码修改,为clientApi添加新功能方法 chain联想起了什么Flink会将可以chain在一起的算子在streamGraph转换成jobGraph的时候根据条件chain在一起一惊!

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    flink读取kafka报shaded ByteArrayDeserializer异常

    org.apache.flink.runtime.checkpoint.channel.ChannelStateWriteRequestExecutorImpl - Source: Custom Source -> Filter (KafkaConsumer.java:713) ~ ... 15 more编写的代码使用的pom是使用flink-connector-kafka_2.11-1.12.0.jar对应改jar依赖的是原生的 kafka内容,不是shaded内容但是在flink环境下面,已经提供了flink-sql-connector-kafka_2.11-1.12.0.jarimage.png可以看到提供的内容,对应进行maven pom文件去掉flink-connector-kafka就可以了,引用flink-sql-connector就可以解决这个问题。

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