Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。 在Flink中，有多种不同的DataStream类型，他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示： 以下列举下常用的算子，用到的代码例子都是Flink监听9000端口做为数据源。
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2020-10-11 08:08:00
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Flink 的种安装模式
1.local(本地)——单机模式
2.standalone ——独立模式，Flink 自带集群，开发测试环境使用
3.yarn——计算资源统一由 Hadoop YARN 管理，生产环境测试
standalone 集群环境 前置需求
1. jdk1.8 及以上 配置JAVA_HOME 环境变量
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2023-12-19 14:28:51
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中，有多种不同的DataStream类型，他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示：以下列举下常用的算子，用到的代码例子都是Flink监听9000端口做为数据源。以下方法可以启动一个9000的socket端口服务。Linux平台上可以使用.
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2021-06-10 20:18:40
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中，有多种不同的DataStream类型，他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示：以下列举下常用的算子，用到的代码例子都是Flink监听9000端口做为数据源。以下方法可以启动一个9000的socket端口服务。Linux平台上可以使用.
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2021-06-10 20:18:39
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Flink: No operators defined in streaming topology. Cannot execute需要增加print(), 类似spark 中需要触发算子一样env.print()env.execute("Test Job")
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2022-01-12 11:00:05
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MAP map算子通过调用DataStream.map()来指定。map算子的使用将会产生一条新的数据流。它会将每一个输入的事件传送到一个用户自定义的mapper，这个mapper只返回一个输出事件，这个输出事件和输入事件的类型可能不一样。图5-1展示了一个map算子，这个map将每一个正方形转化成
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2020-10-11 09:16:00
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REDUCE reduce算子是滚动聚合的泛化实现。它将一个ReduceFunction应用到了一个KeyedStream上面去。reduce算子将会把每一个输入事件和当前已经reduce出来的值做聚合计算。reduce操作不会改变流的事件类型。输出流数据类型和输入流数据类型是一样的。 对分组数据进
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2020-10-11 10:26:00
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filter filter转换算子通过在每个输入事件上对一个布尔条件进行求值来过滤掉一些元素，然后将剩下的元素继续发送。一个true的求值结果将会把输入事件保留下来并发送到输出，而如果求值结果为false，则输入事件会被抛弃掉。我们通过调用DataStream.filter()来指定流的filter
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2020-10-11 09:20:00
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Flink: No operators defined in streaming topology. Cannot execute需要增加print(), 类似spark 中需要触发算子一样env.print()env.execute("Test Job")
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2021-10-29 14:52:49
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使用预定义选项，用户可以在每个 RocksDB 列族上应用一些预定义的配置，例如配置内存使用、线程、Compaction 设置等。目前
c Operators The mathematical operators in ASP are similar to many other programming languages. However, ASP does not support shortcut ope...
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2006-04-30 22:37:00
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》FLATMAPflatMap算子和map算子很类似，不同之处在于针对每一个输入事件flatMap可以生成0个、1个或者多个输出元素。事实上，flatMap转换算子是filter和map的泛化。所以flatMap可以实现map和filter算子的功能。图5-3展示了flatMap如何根据输入事件的颜色来做不同的处理。如果输入事件是白色方框，则直接输出。输入元素是黑框，则复制输入。灰色方框会
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2021-06-10 20:17:30
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》filterfilter转换算子通过在每个输入事件上对一个布尔条件进行求值来过滤掉一些元素，然后将剩下的元素继续发送。一个true的求值结果将会把输入事件保留下来并发送到输出，而如果求值结果为false，则输入事件会被抛弃掉。我们通过调用DataStream.filter()来指定流的filter算子，filter操作将产生一条新的流，其类型和输入流中的事件类型是一样的。图5-2展示了只
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2021-06-10 20:18:36
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》filterfilter转换算子通过在每个输入事件上对一个布尔条件进行求值来过滤掉一些元素，然后将剩下的元素继续发送。一个true的求值结果将会把输入事件保留下来并发送到输出，而如果求值结果为false，则输入事件会被抛弃掉。我们通过调用DataStream.filter()来指定流的filter算子，filter操作将产生一条新的流，其类型和输入流中的事件类型是一样的。图5-2展示了只
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2021-06-10 20:18:35
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》FLATMAPflatMap算子和map算子很类似，不同之处在于针对每一个输入事件flatMap可以生成0个、1个或者多个输出元素。事实上，flatMap转换算子是filter和map的泛化。所以flatMap可以实现map和filter算子的功能。图5-3展示了flatMap如何根据输入事件的颜色来做不同的处理。如果输入事件是白色方框，则直接输出。输入元素是黑框，则复制输入。灰色方框会
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2021-06-10 20:18:34
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》REDUCEreduce算子是滚动聚合的泛化实现。它将一个ReduceFunction应用到了一个KeyedStream上面去。reduce算子将会把每一个输入事件和当前已经reduce出来的值做聚合计算。reduce操作不会改变流的事件类型。输出流数据类型和输入流数据类型是一样的。对分组数据进行处理更为通用的方法是使用reduce算子。上图展示了reduce算子的原理：redu
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2021-06-10 20:17:28
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》MAPmap算子通过调用DataStream.map()来指定。map算子的使用将会产生一条新的数据流。它会将每一个输入的事件传送到一个用户自定义的mapper，这个mapper只返回一个输出事件，这个输出事件和输入事件的类型可能不一样。图5-1展示了一个map算子，这个map将每一个正方形转化成了圆形。MapFunction的类型与输入事件和输出事件的类型相关，可以通过..
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2021-06-10 20:18:37
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》REDUCEreduce算子是滚动聚合的泛化实现。它将一个ReduceFunction应用到了一个KeyedStream上面去。reduce算子将会把每一个输入事件和当前已经reduce出来的值做聚合计算。reduce操作不会改变流的事件类型。输出流数据类型和输入流数据类型是一样的。对分组数据进行处理更为通用的方法是使用reduce算子。上图展示了reduce算子的原理：redu
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2021-06-10 20:17:29
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》MAPmap算子通过调用DataStream.map()来指定。map算子的使用将会产生一条新的数据流。它会将每一个输入的事件传送到一个用户自定义的mapper，这个mapper只返回一个输出事件，这个输出事件和输入事件的类型可能不一样。图5-1展示了一个map算子，这个map将每一个正方形转化成了圆形。MapFunction的类型与输入事件和输出事件的类型相关，可以通过..
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2021-06-10 20:18:38
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2018-01-11 09:37:34
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