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。
原创
2022-02-16 09:56:09
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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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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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概览 组件 使用 React 组件可以将 UI 拆分为独立且复用的代码片段，每部分都可独立维护。你可以通过子类 React.Component 或 React.PureComponent 来定义 React 组件。 React.Component React.PureComponent 如果你不使用
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2019-06-27 14:37:00
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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，是最常用的一种创建执行环境的方式。ExecutionE
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2024-03-28 11:50:22
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简介 Flink 对批处理和流处理，提供了统一的上层 API Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询 Flink 的 SQL 支持基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite 示例： 先引入pom ...
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2021-09-15 14:30:00
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Table API和Flink SQL简绍基本程序结构TableEnvironmetnt表（Table）输出表更新模式DataStream与表的相互转换查看执行计划时间简绍对于像DataFrame这样的关系型编程接口，因其强大且灵活的表达能力，能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理，有效降低了用户的使用成本，近年来逐渐成为主流大数据
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2022-03-03 15:26:50
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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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1 基本程序结构 Table API 和 SQL 的程序结构，与流式处理的程序结构类似；也可以近似地认为有这么几步：首先创建执行环境，然后定义source、transform和sink。 具体操作流程如下： val tableEnv = ... // 创建表环境 // 创建表 tableEnv.co
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2020-10-03 17:44:00
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Flink 已经拥有了强大的 DataStream/DataSet API，可以基本满足流计算和批计算中的所有需求。为什么还需要 Table & SQL API 呢？首先 Table API 是一种关系型API，类 SQL 的API，用户可以像操作表一样地操作数据，非常的直观和方便。用户只需要说需要什么东西，系统就会自动地帮你决定如何最高效地计算它，而不需要像 DataStream 一样写
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2023-07-25 23:28:11
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Flink（六）容错机制一.检查点1.概述2.检查点的保存3.从检查点恢复状态4.检查点算法5.检查点配置二.保存点三.状态一致性1.概述2.端到端精确一次3.端到端kafka配置四.Flink背压 一.检查点1.概述发生故障之后，最简单的想法当然是重启机器、重启应用。由于是分布式的集群，即使一个节点无法恢复，也不会影响应用的重启执行。这里的问题在于，流处理应用中的任务都是有状态的，而为了快速访
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2024-03-25 11:06:24
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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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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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2021-06-10 20:23:33
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