文章目录前言Map算子FlatMap算子Filter算子KeyBy算子Max、Min、Sum、Reduce算子maxminsumreduceUnion算子Connect算子CoProcessFunction、CoFlatMap、CoMapProcess 算子Side Outputs算子（原 split、select）Window算子CoGroup算子算子链式调用总结： 前言DataStream
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2023-09-02 21:55:53
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# Flink算子读取Redis配置教程
## 1. 概述
本教程旨在教会刚入行的开发者如何在Flink中实现读取Redis配置的功能。在这个教程中，我们将使用Flink的DataStream API和Jedis库来实现这个功能。
## 2. 整体流程
下面是实现“Flink算子读取Redis配置”的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[初始化Flink
原创
2023-12-05 06:28:39
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、Flink的DataStream API的使用------执行环境（Execution Environment）二、Flink的DataStream API的使用------源算子（Source）三、Flink的DataStream API的使用------转换算子（Transfo
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2024-02-29 09:23:26
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时序图架构图环境准备jdk： 1.8zookeeper版本：3.4.14kafka版本：kafka_2.12-2.3.1flume版本：apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)安装zookeeper安装教程：https://www.runoob.com/w3cnote/zookeeper-setup
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2024-09-23 16:30:19
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FLink-2-Flink算子-SourceOperatorSourceOperator1.fromElements()2.fromCollection()¶llelCollection()3.readFile()&readTextFile()4.KafkaSource(生成常用)5.自定义Source SourceOperatorFlink的Source算子和Sink算子，核心包中包含
5.4 转换算子5.4.1 map(映射)静态内部类实现接口public class TransfromMapTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecu
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2024-03-21 19:52:04
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常见Transformation操作 map和filter/**
* 数据源：1 2 3 4 5.....源源不断过来
* 通过map打印一下接受到数据
* 通过filter过滤一下数据，我们只需要偶数
*/
public class MapDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
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2024-04-03 19:54:23
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（先给个预告，下一期关于Flink的文章会讲如何将机器学习融入Flink中）摘要本文提供了一种在流计算中不停机动态加载代码来做到敏捷而快速的开发的思路。代码提供在 Lofka 的 lofka-night-watcher 模块中。TsingJyujing/lofkagithub.com目前利用JavaScript（仅支持ECMA5的语法）编写的动态脚本可以支持
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2024-06-03 21:44:18
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1. 项目背景 物联网环境，网关采集设备上测点实时上传的数值，目前大概2000台左右设备，每个设备有几十个测点到几百个测点不等，上传频率最低为5秒。我需要根据报警规则和测点名称信息对上传的数据进行处理，处理结果包括生成的报警数据、带有测点名称的实时数据。实时数据、报警规则和测点名称信息均在kafka，处理完的所有数据均写入kafka。
一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素，返回一个元素，中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平，即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合，可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组，Key相同的数据会进入同一个分
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2023-12-14 11:11:25
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会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。 --- 苏轼【江城子·密州出猎】数据形式：1、有限数据流 ， 批处理 ， 离线计算
2、无限数据 ， 流处理 ， 实时计算1. flink优点：高吞吐、低延迟、有状态（内部设置）、<u> event time </u> <u> water mark </u> 消息乱序处理、exactly onc
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2024-01-21 02:17:56
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一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素，返回一个元素，中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平，即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合，可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组，Key相同的数据会进入同一个分
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2023-12-14 09:03:57
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# 教你如何使用flink读取redis配置数据
## 流程概述
首先，我们需要确保你已经安装好了flink和redis，并且已经对flink有一定的了解。然后我们将通过以下步骤来实现“flink 读取redis配置数据”。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 引入flink-connector-redis的依赖 |
| 步骤二 | 创建一个RedisInp
原创
2024-06-26 03:43:12
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文章目录DataStream常用算子1、Map2、FlatMap3、Filter4、KeyBy5、Reduce6、Aggregations7、Window8、WindowAll9、Union10、Window Join11、Split12、Select DataStream常用算子在 Flink 应用程序中，无论你的应用程序是批程序，还是流程序，都是上图这种模型，有数据源（source），有数据
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2023-09-30 13:02:59
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MapDataStream → DataStream：输入一个参数产生一个参数。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream = env.generateSequence(1,10)
val streamMap = stream.map { x => x * 2 }
str
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2024-06-02 17:25:08
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1、Map [DataStream->DataStream]（1）说明调用用户定义的MapFunction对DataStream[T]数据进行处理，形成新的Data-Stream[T]，其中数据格式可能会发生变化，常用作对数据集内数据的清洗和转换。例如将输入数据集中的每个数值全部加 1 处理，并且将数据输出到下游数据集2、FlatMap [DataStream->DataStream]
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2024-03-24 15:44:20
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大家好，我是老兵。Flink基于流编程模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用，忘了用法。。某些场景选择什么算子？如何选择？含糊不清。。工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理，特此整理一
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2024-06-11 13:25:01
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Flink状态管理flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理，包括状态一致性，故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。在flink中，状态始终与特定算子相关联为了使运行时的flink了解算子的状态，算子需要预先注册其状态。总的来说有两种类型的状态：
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2024-03-15 08:05:35
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聊什么在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apach
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2024-03-23 12:52:32
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文章目录基本概念和特点状态类型列表状态（ListState）联合列表状态（UnionListState）代码实现CheckpointedFunction 接口示例代码 从某种意义上说，算子状态是更底层的状态类型，因为它只针对当前算子并行任务有效，不需要考虑不同 key 的隔离。基本概念和特点算子状态（Operator State）就是一个算子并行实例上定义的状态，作用范围被限定为当前算子任务，与
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2024-03-19 22:44:44
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