由于工作需要最近学习flink 现记录下Flink介绍和实际使用过程 这是flink系列的第二篇文章 Flink DataStream API 介绍及使用Flink 中的 APIDataStream 介绍DataStream API 程序剖析获取一个执行环境加载/创建初始数据指定数据相关的转换指定计算结果的存储位置触发程序执行 Flink 中的 API 这里介绍我们常用的DataStream AP
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2024-03-21 11:53:56
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文章目录产生背景KeyedProcessFunctionTimerService 和 定时器（Timers）产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermar...
原创
2021-05-31 18:43:19
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文章目录产生背景KeyedProcessFunctionTimerService 和 定时器（Timers）产生背景转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。
原创
2022-02-16 09:56:09
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Process Function API（底层）Process Function API（底层）Keyed Process FunctionTimer Service和定时器（Timers）侧输出流（Side Output）Process Function API（底层）
原创
2022-04-27 21:31:42
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JobClientJobClient是Flink程序和JobManager交互的桥梁，主要负责接收程序、解析程序的执行计划、优化程序的执行计划，然后提交执行计划到JobManager。程序解析Flink会将程序中每一个算计解析成Operator，然后按照算子之间的关系，将operator组合起来，形成一个Operator组合成的Graph。Flink的JobClient主要包含如下三类 Opera
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2024-07-20 09:53:33
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目录1.入门概念1.1 核心特点1.1.1 批流数据1.1.2 容错能力1.1.3 高吞吐低延迟1.1.4 大规模复杂计算1.1.5 多平台部署 2.API 介绍2.1 API层次2.2 DataStream体系2.3 数据读取（Source）2.3.1 内存读取2.3.2 文件读取2.3.3 S
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2024-04-12 04:26:24
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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！ProcessFunction和CoProcessFunction说明DataStream与K...
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2021-06-10 20:23:34
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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！ProcessFunction和CoProcessFunction说明DataStream与K...
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2021-06-10 20:23:33
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Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算[1]。关于无边界和有边界数据流的定义可以参考官网上的解释，从其解释上可以了解到Fl
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2023-07-11 17:45:17
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一、Flink的概述我感觉就是一个实时的流处理程序,可以实时的从数据源读取数据,然后根据设置好的一系列算法,
对数据进行处理,最终输出到目的存储介质（数据库、缓存等）中去,和jdk1.8里面的数据流处理很像,
也有并行流、map、fifter等处理。二、Flink的基础架构(1)、流程
flink client(客户端)提交job到jobManager上,这一步实际上就会对我们提交的程序进
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2023-08-18 16:39:31
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1、Android API核心开发包介绍
SDK中集成了很多开发用的API，以下这些都是基本包，它们是通过Android SDK来编写应用程序的基石，这里是从最底层到最高层列出并加以说明。
•android.util 包含一些底层辅助类，例如：特定的容器类，XML辅助工具类等。
•android.os 提供基本的操作服务,消息传递和进程间通信I
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2024-05-08 12:51:35
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Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint这是Flink最重要的一个特性。Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Flin
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2024-05-22 10:24:04
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文章目录作者出处什么是 WindowTime WindowCount WindowSession Window剖析 Window APIWindow 的实现源码分析Count Window 实现Time Window 实现Session Window 实现Session Window in Flink底层实现源码分析总结参考资料
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例
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2024-01-26 06:44:56
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1.Environment1.1 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常
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2024-08-16 13:49:38
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API的基本概念Flink 程序是一种能够对分布式集合进行转换（transformation）的常规程序，比如：过滤、映射、更新状态、联合、分组、定义窗口、聚合等。集合（Collections ）最初是通过源（sources ）来创建（例如：从文件中读取、KAFKA 主题、或者来源于本地，以及从内存中收集）。处理结果是通过槽（sinks）返回的，它可以写入文件（包括分布式文件系统，如HBase），
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2024-04-07 21:50:03
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DataStream API（一）在了解DataStream API之前我们先来了解一下Flink API的构成。Flink API是分层的。由最底层的Stateful Stream Process到最顶层的SQL分为四层。如下图：DataStream API 顾名思义，就是DataStream类的API，DataStream表示Flink程序中的流式数据集合。它是一个包含重复项的不可变数据集合，
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2024-04-09 13:56:17
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一、Flink核心API Flink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。1、低级API(Stateful Stream Processing)：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差，主要应用在一些复杂事件处理逻辑上。 2、核心API(DataStream/DataSet API)：主要提供了针对流数据和批
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2024-02-21 15:04:56
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Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序。集合最初是从源创建的。通过接收器(slink)返回结果，接收器可以将数据写到某个文件或stdout。Flink可以在各种环境(context)中运行，本地JVM或集群。1.数据集和数据流Flink用特殊的类DataSet and DataStream来表示程序中的数据。可以认为他们是可以包含重复数据的不可变数据集合。在DataSet
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2024-03-19 20:58:55
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1. Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。 Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Fl
Flink中的DataStream程序是在数据流中实现transformation操作(如:过滤、修改状态、定义窗口、聚合等)的常规程序。数据流通过各种source(如: 消息队列、socket流、文件等)来创建，结果通过sink返回，可能是将数据写入文件中或者标准输出(如:命令行终端输出)。Flink程序可以在不同的情况下执行，以独立的程序执行或者嵌入其他程序中执行。执行过程可以发生
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2024-05-11 23:56:25
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