Flink提供了Table形式和DataStream两种形式，可以根据实际情况自己选择用哪些方式来实现，但实际开发过程中可能会有需求两种形式互相转换，这里介绍下操作方法表可以转换为DataStream或DataSet,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在Table API或SQL查询的结果上运行了将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的
1、Map [DataStream->DataStream]（1）说明调用用户定义的MapFunction对DataStream[T]数据进行处理，形成新的Data-Stream[T]，其中数据格式可能会发生变化，常用作对数据集内数据的清洗和转换。例如将输入数据集中的每个数值全部加 1 处理，并且将数据输出到下游数据集2、FlatMap [DataStream->DataStream]
文章目录1. Map & Flat Map & Filter2. KeyBy3. Rolling Aggregation4. Reduce5. Split & Select6. Connect7. CoMap & CoFlatMap8. Union9. Iterate10. Project11. Window 本文梳理了常见Transformation操作，几乎平
文章目录Operators概述DataStream TransformationsMapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindow ApplyWindowReduceUnionWindow JoinInterval JoinWindow CoGroupConnectCoMap, CoFlatMapIteratePhysical Partitioni
目录Flink DataStream API概述MapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindowReduceIterativeStreamProcessFunction Flink DataStream API概述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
DataStream API （基础篇）注： 本文只涉及DataStream原因：随着大数据和流式计算需求的增长，处理实时数据流变得越来越重要。因此，DataStream由于其处理实时数据流的特性和能力，逐渐替代了DataSet成为了主流的数据处理方式。目录DataStream API （基础篇）前摘：一、执行环境1. 创建执行环境2. 执行模式3. 触发程序执行二、源算子（source）三、转换
转换算子数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个 DataStream 转换为 新的 DataStream，如图 5-4 所示。一个 Flink 程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决 定了处理的业务逻辑。 我们可以针对一条流进行转换处理，也可以进行分流、合流等多流转换操作，从而组合成 复杂的数据流拓扑。在本节中，我们将重点介绍基本的单数据流的转换，多流转换的内容我们 将在
Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、Flink的DataStream API的使用------执行环境（Execution Environment）二、Flink的DataStream API的使用------源算子（Source）三、Flink的DataStream API的使用------转换算子（Transfo
文章目录DataStream API（基础篇）Flink 支持的数据类型执行环境（Execution Environment）创建执行环境执行模式(Execution Mode)触发程序执行源算子准备工作从集合中读取数据从文件读取数据从 Socket 读取数据从 Kafka 读取数据自定义 Source转换算子（Transformation）映射(map)过滤(filter)扁平映射(flatM
本文主要从以下几个方面介绍Flink的流处理API——Transform一、map二、flatmap三、Filter四、KeyBy五、滚动聚合算子(Rolling Aggregation)六、Reduce七、Split和Select八、Connect和CoMap九、Union数据处理的过程基本可以分为三个阶段分别是，数据从来哪里，做什么业务逻辑，落地到哪里去。这三部分在Flink中分别被称为Sou
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
1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 事件时间2.1. 生成 Watermark在本节中，你将了解 Flink 中用于处理事件时间的时间戳和 watermark 相关的 API。有关事件时间，处理时间和摄取时间的介绍，请参阅事件时间概览小节。2.1.1. Watermark 策略简介为了使用事件时间语义，Flink
基本转换算子 map(映射) filter（过滤） flatMap（扁平映射） 聚合算子&nbs
目录3.1 Map3.2 FlatMap3.3 Filter3.4 KeyBy3.5 Reduce3.6 Fold3.7 Aggregations3.8 Window3.9 WindowAll4.0 Aggregations on windows4.1 Union4.2 Split4.3 select 3.1 MapDataStream → DataStream一对一转换,即输入的记录和
文章目录前言Map算子FlatMap算子Filter算子KeyBy算子Max、Min、Sum、Reduce算子maxminsumreduceUnion算子Connect算子CoProcessFunction、CoFlatMap、CoMapProcess 算子Side Outputs算子（原 split、select）Window算子CoGroup算子算子链式调用总结： 前言DataStream
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2023-09-02 21:55:53
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目录1、 执行环境1.1 创建执行环境1.2 执行模式1.3 触发程序执行2、源算子（Source）2.1 准备工作2.2 从集合中读取数据2.3 从文件读取数据2.4 从Socket读取数据2.5 从Kafka读取数据2.6 自定义Source2.7 Flink 支持的数据类型Flink 有非常灵活的分层 API 设计，其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版 本
一 .前言1.1. Flink算子分类1.2. 数据类型转换关系二 .算子清单2.1. Map2.2. FlatMap2.3. Filter2.4. KeyBy2.5. Reduce2.6. Fold [废弃]2.7. Aggregation2.8. Window2.9. WindowAll2.10. Window Apply2.11. Window reduce2.12. Window Fold
一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素，返回一个元素，中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平，即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合，可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组，Key相同的数据会进入同一个分
一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素，返回一个元素，中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平，即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合，可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组，Key相同的数据会进入同一个分
文章目录映射（map）过滤（filter）扁平映射（flatMap） 映射（map）map 是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素需要基于 DataStrema 调用 map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口 MapFunction 的实现；返回值类型还是 DataStream
