本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink.What Is Flink一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理. 这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的,
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2024-09-10 09:49:28
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文章目录（一）Tuple（1）说明（2）Tuple的使用元组使用姿势1元组使用姿势2Flink计算程序中Tuple使用姿势（二）算子程序Lambda表达式的使用（1）之前算子使用姿势（2）函数式接口（3）使用函数式接口改造算子（4）Lambda表达式优化算子的坑（重要.重要.重要）（5）说明 （一）Tuple（1）说明Tupe: 元组；在前文中，我们使用Tuple2、Tuple3 来作为OUT（输
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2023-10-10 06:36:02
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DataStream API介绍什么能被转化成流？Flink的Java和Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。 Flink 自带的序列化器有基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes 而且 Flink 会交给 Kryo 序列化其他类型。也可以将其
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2023-10-23 11:30:01
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一.元组(Tuples and Case Classes )对java来说Tuples是flink自带的一种类, 对于scala来说flink没有提供类似Tuples的类, 因为scala天生自带了一种特殊类 case class.主要说说java版的Tuples, Java API 提供从Tuple1最高到Tuple25. 元组的每个字段都可以是任意 Flink 类型, 1 25这个数字的意思是
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2024-03-16 11:58:06
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目录1 基本概念2 异常的分类2.1 按照类分类2.1.1 Error2.1.1 Exception2.1.1.1 运行时异常2.1.1.2 非运行时异常2.2 按照可查性分类2.2.1可查的异常2.2.1不可查的异常3 异常处理机制3.1 抛出异常：throw、throws3.2 捕获异常：try、catch、finally4 参考文献 1 基本概念程序在运行时，发生了不被期待的意外事件，阻止
一、底层API：ProcessFunction（event，state，time） ProcessFunction 可以处理一或两条输入数据流中的单个事件或者归入一个特定窗口内的多个事件。它提供了对于时间和状态的细粒度控制。开发者可以在其中任意地修改状态，也能够注册定时器用以在未来的某一时刻触发回调函数。因此，你可以利用 ProcessFunction 实现许多有状态的事件驱动应用所需要的基于单
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2023-07-18 11:29:53
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TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算排名并快速出发出更新后的排行榜。我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序。 flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源，本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源。 StreamExec
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2024-04-09 15:04:53
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# 探索Java中的Tuple2：一种高效的数据封装方式
在编程中，我们常常需要传递多个数据。传统上，我们可能会使用类或数据结构来封装这些数据，但在某些情况下，使用一个简单的元组（Tuple）来承载不同类型的数据会更加高效。在Java中，`Tuple2`是一个很好的解决方案。本文将介绍`Tuple2`的基本概念、用法，以及如何在实际开发中应用。
## 什么是Tuple2？
`Tuple2`是
原创
2024-08-20 04:14:14
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## Java中的Tuple2实现步骤
为了实现Java中的Tuple2，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个新的Java类，命名为Tuple2。
2. 在Tuple2类中定义两个私有变量，用于存储元组的两个值。
3. 实现Tuple2类的构造方法，用于初始化元组的两个值。
4. 为Tuple2类实现getter和setter方法，以便在其他类中访问和修改元组的值。
下面是详细的每
原创
2023-12-02 07:14:21
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一、流处理API 显示数据类型：.var---->value上specify type （一）source （二）Transform【转换算子】 1、简单转换算子【DataStream ->DataStream】：a、mapb、flatMap：根据旧集合生成一个新的集合 例： flatMap(List(1,2,3))(i => List(i,i))。结果是List(1,1,2,2
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2023-12-18 21:47:25
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目录1. 需求2. 数据3. 编程步骤4. 代码实现5. 效果展示1. 需求在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。 2. 数据 自定义source模拟生成一些订单数据，在
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2024-05-11 09:12:27
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在学数组的时候，JDK为我们提供了一个Arrays类，该类提供了许多静态方法来操作数组。同时针对集合类也提供了一个Collections类，同样也提供了许多静态方法来对集合进行操作。Collection 和Collections的区别：java.util.Collection 是一个集合接口。它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。Collection接口在Java&nb
# 从Tuple2到Map：Java中的数据转换
在日常的开发过程中，经常会遇到需要将不同数据结构之间进行转换的情况。其中，Tuple2和Map是两种常见的数据结构，Tuple2用于存储一对值，而Map则用于存储键值对。本文将介绍在Java中如何将Tuple2转换为Map，并给出相应的代码示例。
## Tuple2和Map的介绍
Tuple2是指包含两个元素的元组，通常用于需要同时返回两个值
原创
2024-03-28 07:32:43
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# Tuple2多参数 Java
## 引言
在Java编程中，我们经常需要使用多个参数传递数据。通常情况下，我们可以通过定义一个包含多个成员变量的类来实现，或者使用数组来传递数据。然而，这些方法都有一些限制和不足之处。在本文中，我们将介绍一种更灵活和方便的方法，即使用Tuple2类来传递多个参数。
## Tuple2类的介绍
Tuple2是Java中的一个泛型类，用于存储两个不同类型的对
原创
2024-01-20 03:58:49
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如果用transient声明一个实例变量，当对象存储时，它的值不需要维持。例如： Java代码
1. class
2. transient int a; //不需要维持
3. int b; //需要维持
4. } 这里，如果T类的一个对象写入一个持久的存储区域，a的内容不被保存，但b的将被保存。 &n
# Java Vavr Tuple2 返回空
## 引言
在Java开发中，有时我们需要返回多个值，而不仅仅是一个值。Java Vavr是一个函数式编程库，它提供了一种称为Tuple的数据结构，用于表示固定数量的值。Tuple2是其中最常用的Tuple类型，它可以容纳两个值。
然而，有时我们可能需要在Tuple2中返回空值。本文将介绍如何使用Java Vavr Tuple2来返回空，并提供相
原创
2023-12-20 12:43:27
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Python tuple cmp()比较两个元组的元素。
cmp(tuple1, tuple2) - 语法
cmp(tuple1, tuple2)
tuple1 - ...
原创
2024-03-17 15:11:36
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# 如何实现Java里面Tuple2是什么类型
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java中的Tuple2类型。Tuple2是一个二元组，用于存储两个不同类型的数据。
### 流程
首先，让我们通过以下步骤来实现Tuple2类型：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Tuple2类 |
| 2 | 声明两个私有变量来存储两个不同类
原创
2024-05-20 05:17:38
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序列类型 list tuple range
list 和 tuple
list： 列表，由 [] 标识； 有序；可改变列表元素
tuple： 元组，由 () 标识； 有序；不可改变元组元素(和list的主要区别)
list 和 tuple 的创建：
1 print([]) #空list
2 print(["a",1,True]) #元素类型不限
3 print([x for x in
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2024-09-16 08:42:33
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## Scala tuple2转map的实现步骤
在Scala中，我们可以使用`Tuple2`表示一个包含两个元素的元组。如果我们想要将一个`Tuple2`转换为`Map`，可以按照以下步骤进行操作：
### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空的`Map` |
| 2 | 将`Tuple2`的第一个元素作为键，第二个元素作为值，添加到`M
原创
2023-07-05 05:44:25
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