Flink的Windows计算1 Windows Assigner窗口分配器1.1 Keyed和Non-Keyed窗口1.2 Windows分配器1.2.1 Tumbling Windows1.2.2 Sliding Windows1.2.3 Session Windows1.2.4 Global Windows1.3 WindowsFunction1.3.1 ReduceFunction1.3
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2023-10-08 12:26:23
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算子大全摘要1.map2.flatMap3.filter4.keyBy5.reduce6.window 和aggregate聚合函数7.windowAll8.window 的apply8.window reduce8.union9.window jonn9.1 基于时间的窗口jonn demo9.2基于数量的demo10.Interval Join11.connect12.window coGr
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2024-04-01 08:13:07
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flink3、转换算子（Transformation）（1）基本转换算子（2）聚合算子（Aggregation）（3）用户自定义函数（UDF）（4） 物理分区（Physical Partitioning）4、输出算子（Sink）（1）连接到外部系统（2）输出到文件（3）输出到 Kafka（4）输出到 MySQL（JDBC）（5）自定义 Sink 输出 3、转换算子（Transformation）
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2024-03-27 13:51:52
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Flink异步算子+线程池查询MySQL
原创
2023-08-13 21:29:05
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一、Flink的优化1、MiniBatch 聚合 默认情况下，无界聚合算子是逐条处理输入的记录，即：（1）从状态中读取累加器，（2）累加/撤回记录至累加器，（3）将累加器写回状态，（4）下一条记录将再次从（1）开始处理。 &
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2024-04-04 10:36:44
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问题现象有个flink实时任务，读kafka和redis，中间有复杂的逻辑处理过程，最终结果写redis。flink实时任务运行一段时间后阻塞了，有时是几个小时后，有时是一两天后。任务看起来正常是正常的，但kafka消费已经停止，checkpoint也失败。看日志，当问题出现后，kafka一直WARN，提示如下Marking the coordinator xxxxxx dead. Marking
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2023-12-30 16:34:08
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1. flink 状态管理包含哪些？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。2. flink 状态的类型？算子状态(Operator State) 算子状态的作用范围限定为算子任务键控状态(Keyed State) 根据输入数据流中定义的键(key) 来维护和访问3. 算子状态的特点？算子状态的作用范围限定为算子任务，由同一并行
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2024-01-27 21:54:59
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Flink的算子目录Flink的算子1、Map2、FlatMap3、Filter4、KeyBy5、Reduce6、Aggregations7、Window8、Union9、Window Join10、Split11、Selectflink代码分为三部分：1、Source----数据源，读取数据2、Transformation----转换，对数据进行处理，也就是算子3、Sink----将数据发出去T
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2024-03-06 17:45:38
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基本转换算子(无状态算子)：输入相同的情况下输出一定相同map:针对流或列表中的每一个元素，输出一个元素filter:针对流或列表中的每一个元素，输出0个或者1个元素flatmap:针对流或列表中的每一个元素，输出0个，1个或者多个元素mapPartition: 对一个分区中的分区进行转换，结果是一个迭代器，转换前后元素个数可能不同有状态算子：sum/max/min/maxBy/minBy
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2024-05-22 18:46:58
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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： flink中常用的算子mapDataStream --> DataStream]：输入一个参数产生一个参数，map的功能是对输入的参数进行转换操作。flatMap
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2023-07-26 10:42:30
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一，operator 算子把operator翻译成算子，真是没谁了，众口铄金，大家现在都这样叫了。operator代表对数据的各种操作，包括从数据源获取数据，把计算结果输出到存储，以及从获取数据到输出数据的过程中对数据的各种处理。按照官方的说法，算子分为source/transformation/sink三种，source和sink都比较简单，重点要掌握的是transformation。trans
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2023-12-21 10:12:56
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状态编程之前的应用： （1）实时对账，联结两条流，定义状态，用于保存已经到达的事件； （2）TopN：定义了一个列表状态，把所有到达的事件全都保存起来。Flink中的状态有状态算子事件模式：event pattern 聚合算子：如求和：sum 窗口算子 ProcessFunction都可以定义状态 MyMapFunction extends RichMapFunction，这样也可以有状态状态的管
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2024-04-06 08:51:39
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Java线程池源码分析（着重点请看加粗字体和代码片段的注释） 先看看线程池的类图 &
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2023-11-02 15:37:09
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Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。所以下面将Flink的算子分为两大类：一类是DataSet，一类是DataStream。DataSet一、Source算子1. fromCollectionfromCollection：从本地集合读取数据例：val env = ExecutionEnvironmen
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2023-10-28 19:31:49
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文章目录一、Flink1、Flink 和 Spark 区别二、Flink1、Source1 本地集合、本地文件、套接字2 自定义数据源（连接数据库）2、一些算子1 map2 keyby3 reduce4 agg5 window6 sideout有的没的 I know, i know 地球另一端有你陪我 一、FlinkApache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进
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2024-03-26 13:50:29
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基本转换算子 map(映射) filter（过滤） flatMap（扁平映射） 聚合算子&nbs
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2024-02-28 09:43:45
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目录3.1 Map3.2 FlatMap3.3 Filter3.4 KeyBy3.5 Reduce3.6 Fold3.7 Aggregations3.8 Window3.9 WindowAll4.0 Aggregations on windows4.1 Union4.2 Split4.3 select 3.1 MapDataStream → DataStream一对一转换,即输入的记录和
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2023-12-27 15:12:53
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# Java Socket 线程池与 Map 的应用
在现代分布式系统中，网络通信是不可或缺的一部分。Java提供了强大的Socket编程能力，它使得我们能够在不同的主机之间进行数据传输。在处理并发连接时，线程池是非常有用的，它可以有效地管理线程，减少线程创建和销毁的开销。本文将探讨如何结合Java的Socket、线程池和Map，创建一个简单的服务器端应用。
## Socket基础
Sock
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2024-10-12 05:21:53
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# Java Stream、Map和线程池的综合应用
Java 提供了强大的流（Stream）处理和并行计算能力，使得我们能够轻松地处理集合数据。结合线程池，可以有效地提高程序的性能。本篇文章将介绍如何在 Java 中使用 Stream 和 ThreadPool，生成一个有效的数据处理模型，并附带代码示例，帮助大家更好地理解这项技术。
## 一、基础概念
在 Java 中，`Stream`
map()map()基
原创
2022-07-18 19:13:03
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