CategoryPojo first = list.get(0);
if (categoryPojo.getTotalPrice()>first.getTotalPrice()){
list.remove(first);
list.add(categoryPojo);
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2024-07-24 12:45:32
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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多流转换可分为“分流”和“合流”两大类。目前分流操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可调用 union()、connect()、join() 等接口进行连接合并操作。8.1 分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个 DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream，如图 8-1 。一般
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2024-03-28 09:32:07
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Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持Java、Scala和Python。 DataStream API,对数据
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2024-06-12 15:33:06
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Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持Java、Scala和Python。 DataStream API,对数据
基本合流操作联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），如图 8-2 所示。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素， 数据类型不变。这种合流方式非常简单粗暴，就像公路上多个车道汇在一起一样。在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参 数，就可
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2024-02-08 22:46:00
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文章目录联合（Union）连接（Connect） 既然一条流可以分开，自然多条流就可以合并。在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的API 也更加丰富。联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中
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2023-12-25 20:58:35
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Flink实战–多流合并概述 本文介绍Flink的流合并操作。在Flink中，流的合并操作算子有：Union和Connect等。本文主要介绍这个两个算子的使用方法。1.Union算子的使用返回值：DataStream->DataStream功能：合并两个或多个数据流，创建包含所有流中的所有元素的新流。注意:如果你将一个数据流和它本身联合起来，你将在结果流中得到每个元素两次。也就是说Union
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2023-11-29 11:01:39
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CoProcessFunction 简介对于连接流ConnectedStreams的处理操作，需要分别定义对两条流的处理转换，因此接口中就会有两个相同的方法需要实现，用数字“1”“2”区分，在两条流中的数据到来时分别调用。我们把这种接口叫作“协同处理函数”（co-process function）。与CoMapFunction类似，如果是调用.flatMap()就需要传入一个CoFlatMapFu
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2024-03-19 12:41:01
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作者：云祁 文章目录一、需要引入的pom依赖二、简单了解 Table API2.1 动态表2.2 字段三、Table API 的窗口聚合操作3.1 通过一个例子了解Table API3.2 关于group by3.3 关于时间窗口四、SQL 如何编写 Table API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API
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2024-05-16 10:20:25
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第2章 流处理基础本章的目标是介绍流处理的基本概念以及对其处理框架的要求。2.1 Dataflow编程概述2.1.1 Dataflow图Dataflow程序通常表示为有向图，其中节点称为算子，代表计算，边代表数据依赖。算子是数据流应用程序的基本功能单元。它们从输入中获取数据，对数据进行计算，然后将数据输出到输出端进行进一步处理。没有输入端的算子称为数据源，没有输出端的算子称为数据汇。数据流图必须至
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2024-06-07 22:12:57
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Flink从入门到精通之-08多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章我们就来讨论 Flink 中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（si
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2024-03-28 10:51:24
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Flink -- Multistream Conversion多流转换概述分流简单实现侧输出流合流UnionConnectJoin -- 基于时间的合流窗口联结 Window Join间隔联结 Interval Join窗口同组联结 Window CoGroup 多流转换概述前面介绍过的操作，无论是简单的转换或者是聚合、窗口计算等，都是基于一条流上的数据进行处理的。但是在实际的开发中，可能存在业
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2024-04-28 22:17:57
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Flink 优化总结3第6章 FlinkSQL调优FlinkSQL官网配置参数：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/table/config.html设置空闲状态保留时间Flink SQL新手有可能犯的错误，其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。列举两个场景：FlinkSQL的regular
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2023-12-23 15:19:26
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多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将 一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章就来讨论Flink中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子
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2023-11-15 13:01:44
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文章目录 下面是 CoProcessFunction 的一个具体示例：我们可以实现一个实时对账的需求，也就是app 的支付操作和第三方的支付操作的一个双流 Join。App 的支付事件和第三方的支付事件将会互相等待 5 秒钟，如果等不来对应的支付事件，那么就输出报警信息。程序如下：Gitee源代码如下public class BillCheckExample {
public stati
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2024-03-18 22:45:03
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春节前一周，经过社区内部讨论，阿里巴巴大数据引擎Blink作为Flink的分支正式开源。今天，Apache Flink官方网站发文对Blink贡献回Flink项目的意义作进一步说明，并公布了Blink和Flink的合并计划。社区的合并计划最初会将重点放在有界/批处理功能上，社区将对SQL/Table API模块进行重组，将Blink查询规划器（优化器）和运行时（操作符）合并为当前SQL运行时的附加
1、Transform1.1 mapval streamMap = stream.map { x => x * 2 }1.2 flatmapflatMap的函数签名：def flatMap[A,B](as: List[A])(f: A ⇒ List[B]): List[B]例如: flatMap(List(1,2,3))(i ⇒ List(i,i))结果是List(1,1,2,2,
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2024-05-18 08:27:19
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一、Flink SQL InsightFlink 作为流批一体计算引擎，给大家提供了统一的 API，统一的算子描述，以及统一的调度。但 Flink 算子的底层仍有一些细微的差别。对于一个批算子而言，它的输入是一个有限数据集。批算子会基于完整数据集进行计算，计算过程中如果内存装不下，数据会 Spill 到磁盘。对于流算子而言，它的输入是一个无限数据集。与批算子不同，流算子不能在收集到所有输入数据之后
滚动聚合算子常见的滚动聚合算子sum,min,maxminBy,maxBy作用 KeyedStream的每一个支流做聚合。执行完成后，会将聚合的结果合成一个流返回，所以结果都是DataStream参数 如果流中存储的是POJO或者scala的样例类, 参数使用字段名 如果流中存储的是元组, 参数就是位置(基于0...).返回 KeyedStream -> Si
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2024-04-08 22:41:22
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