流式计算分为无状态状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。例如,流处理应用程序从传感器接收温度读数,并在温度超过90度时发出警告。状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如,计算过去一小时的平均温度,就是状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如,若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数,则发出警告,这是状态的计算。流
转载 2024-04-24 10:51:33
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1、简介Flink的特点是高吞吐低延迟。但是Flink中的某环节的数据处理逻辑需要和外部系统交互,调用耗时不可控会显著降低集群性能。这时候就可能需要使用异步算子让耗时操作不需要等待结果返回就可以继续下面的耗时操作。2、本章可以了解到啥异步算子源码分析异步算子为啥能够保证有序性flinksql中怎么自定义使用异步lookup join3、异步算子的测试代码import java.io.Seriali
转载 2024-05-21 11:17:25
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序言整理一下flink的任务吧.我们在搞定了source和sink后.那算子就很重要了.为啥子呢?因为算子就是我们处理source的过程,最后需要sink到指定的存储空间里.cuiyaonan200@163.com本文基于官网v1.13.2的版本整理官方网址:概览 | Apache Flink算子用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream,在应用程序中可以将
转载 2024-04-10 14:01:04
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Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream,可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中,多种不同的DataStream类型,他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示:  flink中常用的算子mapDataStream --> DataStream]:输入一个参数产生一个参数,map的功能是对输入的参数进行转换操作。flatMap
转载 2023-07-26 10:42:30
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Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream,可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中,多种不同的DataStream类型,他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示:以下列举下常用的算子,用到的代码例子都是Flink监听9000端口做为数据源。以下方法可以启动一个9000的socket端口服务。Linux平台上可以使用bash nc -lk 90
转载 2024-04-25 17:03:31
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5.4 转换算子5.4.1 map(映射)静态内部类实现接口public class TransfromMapTest { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecu
转载 2024-03-21 19:52:04
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DataStream API 流数据处理流处理基本流程UDF (User-Defined Functions)函数形式编程Data Source 数据源算子原理简单数据源自定义数据源Transform Operators 数据流转换算子基础转换算子数据流基础分组算子简单时间窗口算子滚动时间窗口 Tumbling Windows滑动事件窗口 Sliding Windows会话窗口 Session W
第一章 Flink 简介初识FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目, 2014 年 4 月 Stratosphere 的代码被复制并捐赠给了 Apache 软件基金会, 参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere 系统的核心开发人员, 2014 年
 作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri翻译 | 吴邪 大数据4年从业经验,目前就职于广州一家互联网公司,负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共8061字,预计阅读时间40分钟。在「状态算子和应用(上)」中,
文章目录一、前言二、算子2.1 简单算子2.2 聚合算子2.3 多流转换算子2.3.1 分流2.3.2 合流三、总结 一、前言前言二、算子2.1 简单算子常见的简单算子map、flatmap、filter等等,下面通过代码来实现一下import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object StreamTransform { def main
Flink基于流编程模型,内置了很多强大功能的算子,可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手,大多算子的写法和场景想来已是了然于胸,但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用,忘了用法。。某些场景选择什么算子?如何选择?含糊不清。。工欲善其事,必先利其器!快速高效的使用合适的算子开发程序,往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理,特此整理一份常见的Flink
来源 | 「Stream Processing with Apache Flink」作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri翻译 | 吴邪 大数据4年从业经验,目前就职于广州一家互联网公司,负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究校对 | gongyouliu编辑 | auro
流式计算分为无状态状态两种情况;无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果;状态的计算则会基于多个事件输出结果Flink状态管理包含哪些状态一致性,故障处理以及高效存储和访问,以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑1、状态的类型在Flink中,状态始终与特定算子相关联,总的来说,两种类型的状态算子状态(Operator State)键控状态(Keyed State)1.1
文章目录基本概念和特点状态类型列表状态(ListState)联合列表状态(UnionListState)代码实现CheckpointedFunction 接口示例代码 从某种意义上说,算子状态是更底层的状态类型,因为它只针对当前算子并行任务有效,不需要考虑不同 key 的隔离。基本概念和特点算子状态(Operator State)就是一个算子并行实例上定义的状态,作用范围被限定为当前算子任务,与
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目录引言算子状态和键控状态算子状态测试代码键控状态测试代码状态数据结构介绍状态后端可用的状态后端类型状态后端的配置代码HashMapStateBackend 状态后端EmbeddedRocksDBStateBackend 状态后端 引言flink 提供了内置的状态淑君管理机制,包括故障发生后的状态一致性维护、以及状态数据的高效存储和访问。用户不用担心状态数据在程序失败及恢复时所引入的一系列问题,
转载 2024-03-26 18:18:28
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Flink状态管理flink中的状态由一个任务维护,并且用来计算某个结果的所有数据,都属于这个任务的状态。可以认为状态就是一个本地变量,可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理,包括状态一致性,故障处理以及高效存储和访问,以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。在flink中,状态始终与特定算子相关联为了使运行时的flink了解算子状态算子需要预先注册其状态。总的来说两种类型的状态
转载 2024-03-15 08:05:35
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1. flink 状态管理包含哪些Flink 会进行状态管理,包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问,以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。2. flink 状态的类型?算子状态(Operator State) 算子状态的作用范围限定为算子任务键控状态(Keyed State) 根据输入数据流中定义的键(key) 来维护和访问3. 算子状态的特点?算子状态的作用范围限定为算子任务,由同一并行
转载 2024-01-27 21:54:59
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前言用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream,在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。接下来介绍部分算子的使用方法,大家直接复制粘贴就好,简单粗暴搭建IDEA的开发环境记得下载一个Lombok插件pom文件如下:<properties> <project.build.sourceEncoding&gt
Flink提供了一个流式文件系统的连接器:StreamingFileSink,它继承自抽象类RichSinkFunction,而且集成了Flink的检查点机制,保证精确一次的一致性语义 文章目录输出到文件输出到kafka输出到Redis输出到Elasticsearch输出到MySQL(JDBC) 输出到文件StreamingFileSink为批处理和流处理提供了一个统一的Sink,它可以将分区文件
转载 2024-03-21 12:36:31
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目录1.写在前面2.状态算子和应用程序2.1 算子状态(operator state)2.2 键控状态(keyed state)1.写在前面        流式计算分为无状态状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。例如,流处理应用程序从传感器接收温度读数,并在温度超过 90 度时发出警告。
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