文章目录将表（Table）转换成流（DataStream）将流（DataStream）转换成表（Table）支持的数据类型全代码展示： 在 Flink 中我们可以将 Table 再转换成 DataStream，然后进行打印输出。这就涉及了表和流的转换。将表（Table）转换成流（DataStream）（1）调用 toDataStream()方法 将一个 Table 对象转换成 DataStrea
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2023-12-01 09:01:16
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概述 DataStream（数据流）本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的 Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心API 就以DataStream 命名。对于批处理和流处理，我们都可以用这同一套 API 来实现。 DataStream 在用法上有些类似于常规的 Java 集合，但又有所不同。我们在代码中往往并不关心集合中具体的数据，而只
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2023-12-08 14:53:35
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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
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2024-03-19 21:38:04
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流表转换摘要官网的说法1.Insert-only 类型的流表转化1.1 demo小例子2.change log 表流转换2.1 demo例子3. flink内置的row对象4. Schema5. 流到表转换的列类型推断规则如下5.1 流到表 字段名称映射规则5.11.通过位置映射5.12 原子类型5.13 java 对象（POJO）6.总结 表流转换的时候水位线和时间代码中如何定义6.1. 从D
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2024-05-23 18:31:01
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分区策略决定了一条数据如何发送给下游。Flink中默认提供了八大分区策略(也叫分区器)。本文基于Flink 1.9.0总结Flink DataStream中的八大分区策略以及手动实现一个自定义分区器。八大分区策略继承关系图
ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel。有3个方法:
void setup(int numberOfChannels): 初始化输出Chann
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2024-03-17 10:02:38
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RFC - 24: Hoodie Flink Writer Proposal在Hudi 0.7.0版本中支持了Flink写Hudi的第一个版本，第一个版本中存在一些瓶颈，该RFC由阿里Blink团队的Danny提出，以解决第一个版本中的一些瓶颈，大部分代码已经合入master主干分支。1. 现有架构现有Flink写Hudi架构如下现有的架构存在如下瓶颈
InstantGeneratorOperat
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2023-08-23 06:44:17
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Flink中的DataStream程序是在数据流上实现转换的常规程序(例如，filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是由不同的源创建的(例如，message queues, socket streams, files)。结果通过接收器返回，例如，接收器可以将数据写入文件或标准输出(例如the command li
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2024-05-15 11:29:59
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1. API基本概念Flink程序可以对分布式集合进行转换（例如： filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating）集合最初是从源创建的（例如，从文件、kafka主题或本地内存集合中读取）结果通过sink返回，例如，可以将数据写入(分布式)文件，或者写入标准输出(例如，命令行
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2021-05-06 14:51:28
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一.简介基本转换做一个概述，基于时间算子（窗口，水位线）以及其他一些特殊转换会在后面文章介绍。DataStream API的转换分为四大类：作用于单个事件的基本转换。
原创
2022-01-23 17:31:03
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一 .流处理基本概念对于什么是流处理，从不同的角度有不同的定义。其实流处理与批处理这两个概念是对立统一的，它们的关系有点类似于对于 Java 中的 ArrayList 中的元素，是直接看作一个有限数据集并用下标去访问，还是用迭代器去访问。流处理系统本身有很多自己的特点。 一般来说，由于需要支持无限数据集的处理，流处理系统一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据
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2024-09-18 10:55:04
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一、DataStream 和 DataSetFlink用DataStream 表示无界数据集，用DataSet表示有界数据集，前者用于流处理应用程序，后者用于批处理应用程序。从操作形式上看，DataStream 和 DataSet 与集合 Collection 有些相似，但两者有着本质的区别：（1）DataStream 和 DataSet 是不可变的数据集合，因此不可以想操作集合那样增加或者删除
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2024-07-23 12:47:04
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# 为小白解释如何使用 Flink DataStream API
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何使用 Flink DataStream API。Flink 是一个流式处理框架，可以用于处理无边界和有边界的数据流。在 Flink 中，DataStream API 用于处理无边界数据流。
## 整体流程
在使用 Flink DataStream API 的过程中，一般会经历以下
原创
2024-04-28 10:39:16
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一 有界流 无界流流处理与批处理 • MapReduce、Spark只支持批处理任务 • Storm只支持流处理任务 • Spark Streaming采用了一种micro-batch的架构实现了流处理 • Flink通过灵活的执行引擎，能够同时支持批处理任务与流处理任务Spark vs Flink 数据模型 • Spark采用RDD模型，Spark Streaming的DStream
一.简介基本转换做一个概述，基于时间算子（窗口，水位线）以及其他一些特殊转换会在后面文章介绍。DataStream API的转换分为四大类：作用于单个事件的基本转换。针对相同键值事件的KeyedStream转换。将多条数据流合并为一条或将一条数据流拆分成多条流转换。对流中的事件进行重新组织的分发转换。二.基本转换map用一个数据元生成一个数据元。一个map函数，它将输入流的值加倍：DataStream<Integer> dataStream = //...dataS
原创
2021-08-31 09:13:05
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Flink_DataStream一、基本算子的使用2.1、Map富函数2.2、FlatMap2.3、Filter的使用2.4 、KeyBy 字符统计2.5 、Reduce2.6、Aggregation(聚合的统称)2.7、fold2.8、ProcessFunction2.9、apply二、数据的计算2.1、增量的聚合统计2.2、全量的聚合统计三、DataStream数据源DataSource3.
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2024-05-08 12:46:32
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
ApacheFlink? - 是针对于数据流的状态计算，Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet的情况下，数据是有限的，而对于DataStream，元素的数量可以是无限的。这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检
本页目录 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）属性字段WITH参数类型映射 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）DataHub作为一个流式数据总线，为阿里云数加平台提供了大数据的入口服务。结合阿里云众多云产品，可以构建一站式的数据处理平台。流计算通常使用DataHub作为流式数据存储头和输出目的端。同时，上游众多流式数据，包括DTS、IOT等均选择DataHub作为
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2024-04-12 10:36:37
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流处理是 Flink 的核心，流处理的数据集用 DataStream 表示。数据流从可以从各种各样的数据源中创建（消息队列、Socket 和 文件等），经过 DataStream 的各种 transform 操作，最终输出文件或者标准输出。这个过程跟之前文章中介绍的 Flink 程序基本骨架一样。本篇介绍 DataStream 相关的入门知识。Flink 101简单示例import org.apa
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2024-08-22 21:07:40
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Catalog维护了Flink Table和SQL中的元数据，如Database、Table、View、UDF等。Catalog类型GenericInMemoryCatalog: 内置Catalog。名为default_catalog,默认数据库名为default_database。默认，如用TableEnvironment#registerTable注册的表，均会注册到这个Catalog中。Us
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2024-03-28 11:05:15
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