flink的重要特点1.1 事件驱动型(Event-driven) 事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。与之不同的就是SparkStreaming微批次,如图: 事件驱动型: 1.2:流与批的世界观流与批的世界观 批处理的特点是有界、持久、大量,非常适合
1.Flink预定义Source操作在flink中,source主要负责数据的读取。flink预定义的source中又分为「并行source(主要实现ParallelSourceFunction接口)「和」非并行source(主要实现了SourceFunction接口)」附上官网相关的说明:you can always write your own custom sources by implem
转载 2024-03-18 19:15:03
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package com.shujia.flink.source import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1ListSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env ...
转载 2021-08-04 20:52:00
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sourceflink的数据源,简单介绍四种读取数据的方式: 1.从集合中读取 2.从文件中读取 3.从kafka中读取 4.自定义Source 1 package com.jy.bjz.source; 2 3 import org.apache.flink.api.common.seriali ...
转载 2021-09-09 15:29:00
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笔者最近开始学习flink,但是flink的webui上各种指标错综复杂,在网上也没有找到一个比较详尽的资料,于是个人整理了一下关于flink中taskmanager的webui各个指标的含义,供大家参考。注:括号中仅为个人理解如下图,是一个flink任务中的某个taskmanager的ui以下介绍顺序为从上到下,从左至右overview这个是整个taskmanager的总览信息data port
转载 2024-03-20 13:42:06
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前言Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?目前在做的项目是平台业务的告警部分,负责告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到终端数据,并将读取到的终端数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施。画了个简单的图如下:Flink是什么?批处理 (处理历史数据集)流处理 (处理实时数据流)事件监控 (监
kafka source接收kafka的数据<!-- Kafka 相关依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId>
原创 2023-09-05 15:49:10
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1. Flink 程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(请注意,Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4
一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:基于本地集合的
Fink 处理过程可以简化为三步 (source transformations sink)source表示数据来源transformations表示执行flink的处理逻辑 (核心)sink表示数据分布式处理完成之后的数据走向 source 获取数据的方式自带的api如下公共pom<dependency> <groupId>org.apa
转载 2024-03-20 08:38:27
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目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景:1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景:  我将读取到的kafka的数据和mysql
前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议,其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937),但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准,一是传统的流式SourceFunction与批式
转载 2023-08-18 16:47:18
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前言之所以写这个是因为前段时间自己的项目出现过这样的一个问题:Caused by: akka.pattern.AskTimeoutException: Ask timed out on [Actor[akka://flink/user/taskmanager_0#15608456]] after [10000 ms]. Sender[null] sent message of type "
通过前面我们可以知道 Flink Job 的大致结构就是 Source ——> Transformation ——> Sink 那么这个 Source 是什么意思呢?Data Source 介绍Data Source 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。 Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunct
转载 2023-09-30 09:12:55
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇,该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource,为以后的深入学习打好基础,由以下三部分组成:直接API:即本篇,除了准备环境和工程,还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API;内置connector:StreamExecutionEnvironment的addSource方法,
转载 2024-03-29 10:19:19
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Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。 Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集、历史的数据集; 也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data
转载 2019-09-26 17:54:00
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目录​​1 预定义Source​​​​1.1 基于集合的Source​​​​1.2 基于文件的Source​​​​1.3 基于Socket的Source​​​​2 自定义Source​​​​2.1 随机生成数据​​​​2.2 MySQL​​ 1 预定义Source 1.1 基于集合的Source⚫ API 一般用于学习测试时编造数据时使用 1.env.fromElements(可变参数); 2.e
原创 2021-09-08 20:59:46
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标题:使用Flink实现MySQL数据源的更新 ## 引言 Flink是一种开源流处理框架,可以实现高效的数据处理和分析。在实际开发中,我们经常需要将MySQL作为数据源,不断更新其中的数据。本文将向刚入行的开发者介绍如何在Flink中使用MySQL作为数据源,并实现数据的实时更新。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[创建Flink环境] --> B[
原创 2024-01-01 06:38:33
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Flink Table Api & SQL 翻译目录TableSource提供对存储在外部系统(数据库,键值存储,消息队列)或文件中的数据的访问。在TableEnvironment中注册TableSource后,可以通过Table API或SQL查询对其进行访问。TableSink 将表发送到外部存储系统,例如数据库,键值存储,消息队列或文件系统(采用不同的编码,例如CSV,Pa
前言大家好,我是土哥。自从写 Flink 系列文章,收到了太多读者的私信,希望我不断更新完善 Flink 专栏,为此,土哥还专门创建了一个文档,用来记录粉丝和读者在使用 Flink 组件时遇到的典型问题。由于 Flink 在大数据流计算中占据非常重要的位置,毫不夸张的说,已经被所有一二线互联网大厂所使用,并且 Flink 组件在 Apache 社区持续占据热榜前五。9月 30 号 Flink 1.
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