Flink提供三层API，每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡，并针对不同的用例 SQL/Table API(dynamic tables) DataStream API(streams,windows) ProcessFunction(event,state,time) 不要跟ProcessWindowFunction混为一谈 ProcessFunction是一个低阶的流处理操作
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2024-06-02 17:25:27
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大家好，我是大圣。最近工作中使用Flink 状态比较多，但是遇到了各种各样的问题，比如应该什么时候使用KeyedState，什么时候应该使用Operator State，还有StateTTL过期的问题。趁着周末有时间，就把Flink 状态给总结一下。 Flink 状态初探熟悉Flink框架的小伙伴都知道Flink是一个实时流处理计算引擎，什么是流处理呢？我们来举个生活中的案例，大圣小时候在河边长大
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2024-06-12 15:35:40
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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。mapmap算子对一个DataStream中的每个元素使用用户自定义的map函数进行处理，每个输入元素对应一个输出元素，最终整个数据流被转换成一个新的DataStream。输出的数据流DataStream[OUT]类型可能和输入的数据流DataStream[IN]不同。如业务需求可以对一些数
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2024-03-05 05:53:38
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一句话概括flink: flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。WordCount源码放源码之前，先介绍一下一些预备知识：首先介绍一下map与flatMap区别map，就是把一个函数传入map中，然后利用传入的函数，把集合中每个元素做处理，然后把处理后的结果返回。flatMap与其区别仅仅是返回的是一个列表然后把一些基本算子过一
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2024-04-01 10:50:05
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Flink结构：flink cli 解析本地环境配置，启动 ApplicationMaster
在 ApplicationMaster 中启动 JobManager
在 ApplicationMaster 中启动YarnFlinkResourceManager
YarnFlinkResourceManager给JobManager发送注
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2024-06-07 21:57:00
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大数据跟我学系列文章-轻松通关 Flink——02.Flink 的编程模型与其他框架（spark、storm）比较主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较。包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势几种框架对比如下： 文章目录大数据跟我学系列文章-轻松通关 Flink——02
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2024-09-19 07:35:54
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.map：元素一对一转换，对Stream中的所有元素进行处理，返回原元素处理后的结果；.flatMap：对Stream中的所有元素进行操作，每个元素也是一个流，然后将所有的流合并成一个Stream并返回。如果想把复杂的数据结构转化成简单的集合，可以尝试用.flatMap。比如把嵌套集合，转换成一个list结构的数据：List<Map<String, List<Student>
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2024-02-26 13:00:48
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本文用java代码介绍flink的各类算子。采用上篇文章中对接的kafka数据源。一、Map：对数据进行逐个遍历，常用作对数据集内数据的清洗和转换input.print();
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> map = input.map(new MapFunction<String, T
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2024-02-24 23:24:03
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Flink DataStream API 作业调优一、算子指定 UUID对于有状态的 Flink 应用，推荐给每个算子都指定唯一用户 ID（UUID）。严格地说，仅需要给有状态的算子设置就足够了。但是因为 Flink 的某些内置算子（如 window）是有状态的，而有些是无状态的，可能用户不是很清楚哪些内置算子是有状态的，哪些不是。所以从实践经验上来说，建议每个算子都指定上 UUID。默认情况下，
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2024-08-21 07:39:25
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8.1 概述本章中我们举例介绍 Flink 的 Stream API 的常见操作。主要需要理解每一个操作的作用以及大致用法即可，尽管内容非常简单，但在实际应用开发中也经常围绕着这些 Operators 展开。感谢各位小伙伴们对本系列基础教程博客的点赞评论支持，万分感谢 ~8.2 基本操作8.2.1 print 打印数据到控制台这个操作非常简单，将 DataStream 中的数据打印到控制台即可。i
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2024-07-24 12:36:50
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第1章 Flume概述1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用是实时读取服务器本地磁盘上的数据，将数据写入HDFS上。1.2 Flume基础架构Flume组成架构如下图所示：1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
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2024-05-17 14:53:34
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在一段时间之前我们已介绍过IP（Interesting Property）对于优化器的意义以及它将对优化器的优化决策产生的影响。本篇我们将介绍Flink的批处理优化器中涉及到的所有的IP，我们将其统称为数据属性。后续我们会介绍Flink如何为优化器节点计算IP，并在之后的“剪枝”（pruning）阶段发挥作用。数据属性数据属性是个统称，来自于Flink优化器模块定义的子包名：datapropert
map()map()基
原创
2022-07-18 19:13:03
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首先简单了解一下map和flatmap的区别：map:解决请求过程中，数据变换的操作，比如：请求到的结果是1、3、5，而我要的是2、6、10，很显然就是要结果的双倍，所以用map操作符处理一下，让他返回value*2。flatmap:解决嵌套网络请求，比如：我先要请求拿到所有的学生的学号，然后再根据每个学号去请求拿到每个学生对应的姓名。你还可以再复杂一点，再根据每个学生的姓名中的姓，再去请求拿到所
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2024-07-25 20:20:06
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文章目录概述优点架构Flume Agent内部原理：flume安装部署案例：案例需求：实现步骤*****实时读取hive log文件到HDFS案例单数据源多出口案例多数据源汇总案例 概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。(用来收集日志的)流式架构：采集日志的单位是一行一行的，处理单位很小。而mapr
这里目录1.简介2、Flink 搭建3、Flink 运行架构4、程序与数据流（DataFlow）5、Flink 流处理API6、Window 窗口机制7、时间语义与watermark8、状态管理State8.1、状态概述8.2. 类型8.3. 算子状态（Operator State）8.3.2. 算子状态的数据结构8.4. 键控状态（Keyed State）8.4.2. 键控状态的数据结构8.3
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2024-04-26 17:26:45
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看完了Flink的datasource、sink，也就把一头一尾给看完了，从数据流入到数据流出，缺少了中间的处理环节。而flink的大头恰恰是只在这个中间环节，如下图： source-transform-sink-update.png中间的处理环节比较复杂，现在也就看了其中一部分，这里先开始讲其中最简单 也最常用的map、flatmap及filter。mapflink中dat
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2023-12-21 23:14:49
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本文翻译自：What's the difference between map() and flatMap() methods in Java 8?在Java 8中， Stream.map()和Stream.flatMap()方法之间有什么区别？ #1楼参考：https://stackoom.com/question/1nxsA/Java-中的map-和flatMap-方法有什么区别#2楼Stre
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2023-12-03 00:38:53
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文章目录一、Flink1、Flink 和 Spark 区别二、Flink1、Source1 本地集合、本地文件、套接字2 自定义数据源（连接数据库）2、一些算子1 map2 keyby3 reduce4 agg5 window6 sideout有的没的 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、FlinkApache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进
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2024-03-26 13:50:29
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之前对这两个概念有点糊，今天正好遇到一个相关需求，才深入了解了下。需求如下：大概就是对一个数组的model，重构成一个新model，返回得到一个新数组用map很容易实现，不过后来我需要对其中进行一些过滤处理，这样，用map就不行了，幸好，flatMap可以满足我的需要。其中原因归纳如下：map是对原对象所有元素进行一对一转换处理，中间不会跳过或遗漏，包括nil元素flatMap更灵活，可变换维度，
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2024-01-13 15:32:12
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