ConnectedStreams 有自己的map方法，输出是DataStream

最新推荐文章于 2025-09-03 17:22:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-03 17:22:42 发布 · 179 阅读 · 0 ·
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#flink

博客围绕Flink展开，虽未给出具体内容，但Flink是大数据开发领域的重要技术，常用于流处理和批处理等场景。

在这里插入图片描述

95-160-024-源码-DataStream-ConnectedStreams与union合并流
九师兄
07-03 743
1.视界 2.概述 connect & union(合并流)- 3.区别 connect之后生成ConnectedStreams，会对两个流的数据应用不同的处理方法，并且双流 之间可以共享状态(比如计数)。这在第一个流的输入会影响第二个流 时, 会非常有用; union 合并多个流，新的流包含所有流的数据。 union是DataStream* → DataStream。 conn...
Flink学习笔记 --- 理解ConnectedStream 与 Union
杨鑫newlife的专栏
07-19 4167
Flink学习笔记 --- 理解ConnectedStream 与 Union
Flink connectedstreams
weixin_33802505的博客
05-25 590
https://stackoverflow.com/questions/40613684/apache-flink-scope-of-valuestate-in-connectedstreams https://stackoverflow.com/questions/33755697/flink-sharing-state-in-coflatmapfunction https://stacko...
车联网之电子围栏中ConnectStreamed应用【二十】
Maynor的博客
02-14 881
第二节学习了广播状态，广播状态把流数据广播到所有的下游task，当出现两种流数据需要进行合并与计算时，就需要用到到connect或者union只能连接两个数据流连接的两个数据流类型可以不一致仅作用于DataStream两个DataStream经过connect之后被转化为ConnectedStreams，ConnectedStreams会对两个流的数据应用不同的处理方法，且双流之间可以共享状态可以连接多个流连接数据流的类型必须一致，否则报错。
Flink多流转换（一）
JiaXingNashishua的博客
09-18 873
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 所示。一般来说，我们会定义一些 筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。其实根据条件筛选数据的需求，本身非常容易实现：只要针对同一条流多次独立调 用.filter()方法进行筛选，就可以得到拆分之后的流了。例如，我们可以将电商网站收集到的用户行为数据进行一个拆分，根据类型（type）的不 同，分为“Mary”的浏览数据、“Bob”的浏览数据等等。
【Flink】DataStream API：分流、合流、输出算子
最新发布
qq_43494013的博客
09-03 1067
【Flink】DataStream API：分流、合流、输出算子
如何使用 DataStream API 来处理数据？
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 678
在 3.3 节中讲了数据转换常用的 Operators（算子），然后在 3.2 节中也讲了 Flink 中窗口的概念和原理，那么我们这篇文章再来细讲一下 Flink 中的各种 DataStream API。 我们先来看下源码里面的 DataStream 大概有哪些类呢？ 可以发现其实还是有很多的类，只有熟练掌握了这些 API，我们才能在做数据转换和计算的时候足够灵活的运用开来（知道何时该选用哪种...
Flink1.12 DataStream（java）常用算子示例
胖虎儿的博客
04-07 9259
DataStream 算子我们在开发中通常会用到例如：Map、FlatMap、Filter、keyBy、max、min、sum、reduce、Aggregation、WIndow、WindowAll、WindowApply、Join、Connect等等......
FLINK-datastream API 转换操作
ALX3li的博客
05-19 943
如果所有预定义分区策略都不合适，可以使用partitionCustom()方法自定义分区策略。
Flink DataStream API详解
lhp12355的博客
08-07 677
Flink API介绍 Flink提供了三层API，每层在简洁性和表达性之间进行了不同的权衡。 flink-api ProcessFunction是Flink提供的最具表现力的功能接口，它提供了对时间和状态的细粒度控制，能够任意修改状态。所以ProcessFunction能够为许多有事件驱动的应用程序实现复杂的事件处理逻辑。 DataStream API为许多通用的流处理操作提供原语，比如window。DataStream API适用于Java和Scala，它基于函数实现，比如map()、redu
Flink系列文档-(YY05)-Flink编程API-多流算子
HANG.NIAN
11-08 1174
Flink系列文档-(YY05)-Flink编程API-多流算子
Flink之多流转换(分流、合流)
四维大脑的博客
05-08 3055
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（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用 union、connect、join 以及 coGroup 等接口进行连接
spark 算子使用类变量_大数据技术，Spark之RDD，RDD的两种算子介绍
weixin_39946534的博客
12-23 274
关于大数据技术中，Spark之RDD，RDD的两种算子介绍，希望能对大数据有更深刻的了解。RDD有两种类型的算子操作。一种是TransFormation这种只记录逻辑关系的转型型算子，一种是Action这种基于一个数据集进行运算的计算算子。比如，Map是一个TransFormation算子，Map将数据集的每一个元素按指定的函数转换为一个RDD返回。而Reduce是一个Action算子。一、Tra...
11 编程指南_流数据
codemosi的专栏，点击我可以跳到目录一栏
11-12 1724
Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ，通过再流数据上，实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合)。流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果，比如可以把数据落地文件系统，标准输出流比如命令行界面， Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ，可以
Flink DataStream unoin与connect的区别
Widsom的博客
06-27 3758
Flink DataStream unoin与connect的区别 Flink DataStream中union和connect都有一个共同的作用，就是将2个流或多个流合成一个流。但是两者的区别是：union连接的2个流的类型必须一致，connect连接的流可以不一致，但是可以统一处理。 具体看下面示例： public class ConnectOperator { public sta...
Flink DataStream 算子梳理
张伯毅的专栏
02-23 1119
.一 .前言1.1. Flink算子分类1.2. 数据类型转换关系二 .算子清单2.1. Map2.2. FlatMap2.3. Filter2.4. KeyBy2.5. Reduce2.6. Fold [废弃]2.7. Aggregation2.8. Window2.9. WindowAll2.10. Window Apply2.11. Window reduce2.12. Window Fold [废弃]2.13. Window Aggregation2.14. Window Join2.15.Uni
Java之DataStream读取写入文件
DJun的博客
06-05 2130
DataInputStream继承于FilterInputStream装饰其它输入流，它“允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型”。 DataOutputStream将内存里的东西序列化，可以不经过转码，也可以将对象写入文件。 总共有哪些方法还是建议看一下JDK对应版本的API。 import java.io.*; public class TestDat...
聊聊flink DataStream的connect操作
weixin_34375251的博客
01-13 317
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
请使用datastream的方式
04-10
同时，根据用户提供的引用，确保正确引用相关内容，比如在Flink部分提到ConnectedStreams和DataStream转换，引用[1]和[2]，而在Java Stream部分引用[3]。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索DataStream的应用...
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