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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Flink 的Transform算子在上一篇中我们讲完了获取Flink执行环境与定义某些Source的方法，那么接下来也就是重要的Flink Transform算子的讲解环节了！！！老规矩先上图： 图中有很多算子，我们会讲解一部分，其他用到后会在教程中讲解一、基础算子1.1 map1.1.1 作用map可以理解为映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素，也就是一对一的转化1.1.2 图解
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2024-04-03 14:58:37
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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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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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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。 Flink的Transformation是对数据流进行操作，其中数据流涉及到的最常用数据结构是Data
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2024-04-28 20:13:05
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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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总结：1. map会将每一条输入映射为一个新对象。{苹果，梨子}.map(去皮） = {去皮苹果，去皮梨子} 其中： “去皮”函数的类型为：A => B2.flatMap包含两个操作：会将每一个输入对象输入映射为一个新集合，然后把这些新集合连成一个大集合。 {苹果，梨子}.flatMap(切碎) = {苹果碎片1，苹果碎片2，梨子碎片1，梨子碎片2} 其中： “切碎”函数的类型为： A =&
原创
2023-05-31 14:46:43
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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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文章目录Apache Flink 任意文件上传漏洞 (CVE-2020-17518)0x00 漏洞描述0x01 影响版本0x02 靶场环境0x03 漏洞分析0x04 漏洞复现0x05 反弹shellApache Flink 任意文件读取漏洞 (CVE-2020-17519)0x00 漏洞描述0x01 影响版本0x02 靶场环境0x03 漏洞分析0x04 漏洞复现 Apache Flink 任意文
# 深入理解 Java 的 FlatMap
在 Java 的函数式编程中，`flatMap` 是一个非常强大的工具。它可以将一个包含多个集合的集合降维成一个单一的集合，广泛应用于处理数据流。本文将会深入探索 `flatMap` 的作用，并通过代码示例帮助你理解其具体用法。最后，我们将通过一段旅行图表来展示其概念应用。
## 什么是 FlatMap？
在 Java 8 中，`flatMap`
之前的四篇文章对Flink常用的算子进行了详细讲解并附上了大量使用案例：Flink算子使用方法及实例演示：map、filter和flatMapFlink算子使用方法及实例演示：keyBy、reduce和aggregationsFlink算子使用方法及实例演示：union和connectFlink零基础教程：并行度和数据重分布总结下来不难发现，使用Flink的算子必须进行自定义，自定义时可以使用La
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2024-03-18 17:57:32
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本文主要讨论一个问题：ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别？如果不懂这两者的区别，而且使用 ValueState 中存大对象，生产环境很可能会出现以下问题：CPU 被打满吞吐上不去1、 结论从性能和 TTL 两个维度来描述区别。性能RocksDB 场景，MapState 比 ValueState 中存 Map 性能高很多。生产环境强烈推荐使用 MapState，不推
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
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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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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Managed Keyed StateManaged Keyed State接口提供不同类型的状态的访问，所有状态都限于当前输入元素的key。这意味着只能在KeyedStream上使用这种类型的状态。用户可以通过stream.keyBy(...)创建，flink内建了以下六种的state。ValueState<T>:使用场景：该状态主要用于存储单一状态值。 保留了一个可以更新和检索的值
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2024-04-25 19:20:08
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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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目录一、Hello，Flink！ 1.设置执行环境 2.读取输入流 3.应用转换（apply transformations） 4.输出结果
