Flink--流处理API划分

最新推荐文章于 2025-12-05 19:39:55 发布
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#maven #flink #scala

本文深入探讨了流处理API的三个核心组成部分：环境执行、数据源读取、转换计算以及数据输出。通过理解source、transform和sink的概念，读者将能更好地掌握流处理的工作原理及其在数据处理中的应用。

流处理API划分

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算子操作一共分为三大部分。

首先是执行环境：enviroment
source:读取数据输入
transform：做转换计算
sink:做输出

Flink--- 批处理 / 流处理
qq_70085330的博客
08-18 3489
flink 流处理 批处理
Flink -- 批流一体
weixin_46362494的博客
12-06 1546
-spark和Flink都是粗粒度资源调度(在任务提交之前，将任务资源全部申请下来，这样会节约了任务开始执行时资源申请的时间，但是会浪费资源 -- 和mapreduce(细资源调度)比较)-- 在流出模式中使用常规的关联方式，flink会将两个表的数据一直保持在状态中，状态会越来越大 -- 可以设置状态过期时间，一段时间清理状态，比如值保留最近一天的状态。kv1:KeyValue(word=yujie, num=1) -- kv1中存储的是之前计算的结果，也就是状态(第一条数据除外)
Flink流处理API大合集：掌握所有flink流处理技术，看这一篇就够了
我这么骄傲的一个人。
05-19 1260
在之前的文章中有提到过，一个flink应用程序开发的步骤大致为五个步骤：构建执行环境、获取数据源、操作数据源、输出到外部系统、触发程序执行。由这五个模块组成了一个flink任务，接下来围绕着每个模块对应的API进行梳理。
Flink-看完就会flink基础API
lydms的博客
10-20 2015
执行环境、数据源（source）、转换操作（transformation）、输出（sink）四大部分getExecutionEnvironment( )最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。 这种“智能”的方式不需要我们
4.1.11 Flink-流处理框架-Flink流处理API之Transform转换算子
敲代码的乔帮主
02-21 739
1.基本转换算子 1.1 map map算子属于基本转换算子，来一个数据处理一个。 DataStream<Integer> mapStram = dataStream.map(new MapFunction<String, Integer>() { public Integer map(String value) throws Exception { return value.length(); } }); 1.2 flatMap扁平化算子 DataS...
（五）learning flink-1
京河小蚁的博客
05-20 475
flink 官网 Flink概览 本文的重点是提供Flink用于管理状态和时间的api的简单介绍，希望掌握了这些基础知识后，您就能更好地从更详细的参考文档中获取所需的其他知识。每个部分末尾的链接将引导您到您可以学习更多的地方。 要注意以下几点： 如何实现流数据处理管道 如何以及为什么Flink管理状态 如何使用事件时间来一致地计算准确的分析 如何在连续流上构建事件驱动的应用程序 Flink如何能够提供容错，有状态的流处理恰好一次语义 本文侧重于四个关键概念:流数据的连续处理、事件时间、有状态流处理和.
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敲代码的乔帮主
02-22 555
目录 1.写在前面 2.Flink支持的数据类型 2.1 基础数据类型 2.2Java 和 Scala 元组（Tuples） 2.3Scala 样例类（case classes） 2.4Java 简单对象（POJOs） 2.5其它（Arrays, Lists, Maps, Enums, 等等） 1.写在前面 Flink 流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在 Flink 内部，我们 需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们； ...
Flink-Table API 和 SQL(基本API、流处理的表、时间属性和窗口、聚合查询、联结查询、函数、SQL客户端、连接到外部系统)
迷雾总会解
02-20 1663
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flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz
08-13
此外，Flink 1.11.1 还提升了SQL支持，通过Table API和SQL接口，开发者可以更直观地编写流处理和批处理任务，降低了学习和使用的门槛。该版本对SQL标准的兼容性进一步增强，使得熟悉SQL语法的用户能够快速上手。 在...
HadoopCon2016-Apache-Flink-Tutorial-DataStream-API
04-12
### Apache Flink DataStream API 教程：深入理解流处理技术 #### 一、概述 在本次教程中，我们将深入探讨 Apache Flink 的 DataStream API，这是一个强大的工具，用于实现高性能的大规模数据流处理任务。Flink 的...
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04-23
- **DataStream API**：Flink的核心API之一，用于处理无界和有界数据流。 - **事件时间和处理时间**：理解事件时间和处理时间的概念，这对于实时处理至关重要，因为它们影响数据处理的延迟和语义。 - **状态管理*...
flink-study：Flink学习
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