本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍，并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述，多个Transformation算子共同组成一个数据流图。 Flink的Transformation是对数据流进行操作，其中数据流涉及到的最常用数据结构是Data
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2024-04-28 20:13:05
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本文主要讨论一个问题：ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别？如果不懂这两者的区别，而且使用 ValueState 中存大对象，生产环境很可能会出现以下问题：CPU 被打满吞吐上不去1、 结论从性能和 TTL 两个维度来描述区别。性能RocksDB 场景，MapState 比 ValueState 中存 Map 性能高很多。生产环境强烈推荐使用 MapState，不推
Flink 的Transform算子在上一篇中我们讲完了获取Flink执行环境与定义某些Source的方法，那么接下来也就是重要的Flink Transform算子的讲解环节了！！！老规矩先上图： 图中有很多算子，我们会讲解一部分，其他用到后会在教程中讲解一、基础算子1.1 map1.1.1 作用map可以理解为映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素，也就是一对一的转化1.1.2 图解
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2024-04-03 14:58:37
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Flink提供三层API，每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡，并针对不同的用例 SQL/Table API(dynamic tables) DataStream API(streams,windows) ProcessFunction(event,state,time) 不要跟ProcessWindowFunction混为一谈 ProcessFunction是一个低阶的流处理操作
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2024-06-02 17:25:27
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之前的四篇文章对Flink常用的算子进行了详细讲解并附上了大量使用案例：Flink算子使用方法及实例演示：map、filter和flatMapFlink算子使用方法及实例演示：keyBy、reduce和aggregationsFlink算子使用方法及实例演示：union和connectFlink零基础教程：并行度和数据重分布总结下来不难发现，使用Flink的算子必须进行自定义，自定义时可以使用La
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2024-03-18 17:57:32
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大家好，我是大圣。最近工作中使用Flink 状态比较多，但是遇到了各种各样的问题，比如应该什么时候使用KeyedState，什么时候应该使用Operator State，还有StateTTL过期的问题。趁着周末有时间，就把Flink 状态给总结一下。 Flink 状态初探熟悉Flink框架的小伙伴都知道Flink是一个实时流处理计算引擎，什么是流处理呢？我们来举个生活中的案例，大圣小时候在河边长大
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2024-06-12 15:35:40
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# 使用Spark中的flatMap解决实际问题
Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了丰富的转换和行动操作。本文将主要介绍Spark中的`flatMap`操作，并通过一个实际案例来展示其使用方法。首先，我们需要理解什么是`flatMap`。`flatMap`是一个变换操作，它可以将一个输入RDD中的每个元素映射到0个或多个输出元素，返回的结果是一个扁平化的RDD。
## 实际问题
本文用java代码介绍flink的各类算子。采用上篇文章中对接的kafka数据源。一、Map：对数据进行逐个遍历，常用作对数据集内数据的清洗和转换input.print();
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> map = input.map(new MapFunction<String, T
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2024-02-24 23:24:03
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Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。mapmap算子对一个DataStream中的每个元素使用用户自定义的map函数进行处理，每个输入元素对应一个输出元素，最终整个数据流被转换成一个新的DataStream。输出的数据流DataStream[OUT]类型可能和输入的数据流DataStream[IN]不同。如业务需求可以对一些数
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2024-03-05 05:53:38
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一句话概括flink: 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。WordCount源码放源码之前，先介绍一下一些预备知识：首先介绍一下map与flatMap区别map，就是把一个函数传入map中，然后利用传入的函数，把集合中每个元素做处理，然后把处理后的结果返回。flatMap与其区别仅仅是返回的是一个列表然后把一些基本算子过一
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2024-04-01 10:50:05
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今天回顾一下Flink官方对内部提供的算子的一个介绍。算子：Map 转换流：DataStream → DataStream 简单说明：取一个元素并产生一个元素。将输入流的值加倍的映射函数（必须产生数据） 使用方式：DataStream<Integer> dataStream = //...
dataStream.map(ne
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2024-04-05 08:23:13
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# 在Java Spark中使用flatMap解决实际问题
在大数据处理的领域，Apache Spark是一个流行的框架，它以其高效的数据处理能力和丰富的功能而闻名。Spark中最常见的操作之一就是`flatMap`。本文将深入探讨`flatMap`的用途，并通过一个实际案例来解决问题。
## 什么是flatMap？
`flatMap`是Spark中的一个转换操作，它将一个数据集的元素映射到
Managed Keyed StateManaged Keyed State接口提供不同类型的状态的访问，所有状态都限于当前输入元素的key。这意味着只能在KeyedStream上使用这种类型的状态。用户可以通过stream.keyBy(...)创建，flink内建了以下六种的state。ValueState<T>:使用场景：该状态主要用于存储单一状态值。 保留了一个可以更新和检索的值
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2024-04-25 19:20:08
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## 用Flink flatMap读取MySQL
在实时流处理中，Flink 是一个非常强大的工具，它可以帮助我们实现复杂的数据处理任务。在 Flink 中，flatMap 是一个非常常用的算子，它可以将一个输入流扁平化为另一个输出流。在本文中，我们将讨论如何使用 Flink 的 flatMap 来读取 MySQL 数据库中的数据。
### 步骤
下面是我们实现的主要步骤：
1. 创建 F
原创
2024-07-06 06:38:50
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Flink DataStream API 作业调优一、算子指定 UUID对于有状态的 Flink 应用，推荐给每个算子都指定唯一用户 ID（UUID）。严格地说，仅需要给有状态的算子设置就足够了。但是因为 Flink 的某些内置算子（如 window）是有状态的，而有些是无状态的，可能用户不是很清楚哪些内置算子是有状态的，哪些不是。所以从实践经验上来说，建议每个算子都指定上 UUID。默认情况下，
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2024-08-21 07:39:25
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8.1 概述本章中我们举例介绍 Flink 的 Stream API 的常见操作。主要需要理解每一个操作的作用以及大致用法即可，尽管内容非常简单，但在实际应用开发中也经常围绕着这些 Operators 展开。感谢各位小伙伴们对本系列基础教程博客的点赞评论支持，万分感谢 ~8.2 基本操作8.2.1 print 打印数据到控制台这个操作非常简单，将 DataStream 中的数据打印到控制台即可。i
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2024-07-24 12:36:50
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历史重演 import sys
import os
common_dir=r'D:\code\pysparkCode\modules\\'
#common_dir='F:\code\pysparkCode\modules\\'
os.environ['JAVA_HOME']=common_dir+"jdk1.7.0_80"
os.environ['PYTHONPATH']='C:\Pro
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2024-07-19 10:33:15
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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。ExecutionEn
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2024-07-19 18:20:36
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第1章 Flume概述1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用是实时读取服务器本地磁盘上的数据，将数据写入HDFS上。1.2 Flume基础架构Flume组成架构如下图所示：1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
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2024-05-17 14:53:34
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Spark编程之基本的RDD算子之fold,foldByKey，treeAggregate, treeReduce1) folddef fold(zeroValue: T)(op: (T, T) => T): T这个api算子接收一个初始值，fold算子传入一个函数，合并两个同类型的值，同时返回一个相同类型的值这个算子在每个分区对值进行合并。在每个分区合并时以一个zeroValue作为在每个
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2024-09-13 11:28:12
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