Flink底层API详解

最新推荐文章于 2025-06-18 17:14:46 发布
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文章标签： flink 大数据
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本文详细介绍了Apache Flink的底层API，包括DataStream和DataSet的核心概念。通过代码示例展示了如何创建并操作DataStream和DataSet，以执行数据处理任务，帮助读者掌握Flink的底层操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Apache Flink是一种开源的流式处理框架，具有强大的容错性和可扩展性。它提供了高级的流处理功能，同时也提供了低级的底层API，以满足用户对更细粒度控制的需求。本文将详细介绍Flink底层API的使用方法，并附上相应的源代码示例。

Flink底层API的核心概念是DataStream和DataSet。DataStream用于处理无界的数据流，而DataSet用于处理有界的数据集。用户可以根据自己的需求选择适合的API来实现数据处理任务。

首先，我们来看一下DataStream的使用方法。下面的代码演示了如何创建一个DataStream，并对其进行一些基本的转换操作：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.
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Flink最底层API详解与使用指南
2301_78484069的博客
08-28 124
本文简要介绍了Flink最底层API——ProcessFunction API，并通过一个示例演示了如何使用它来构建一个简单的Flink应用程序。Apache Flink是一个用于大数据流处理和批处理的开源框架，它提供了丰富的API和工具来处理和分析数据。通过本文的学习，您将了解到如何使用Flink的最底层API来构建强大的数据处理应用程序。Flink最底层的API被称为ProcessFunction API，它提供了对数据流的细粒度控制和访问。二、Flink最底层API简介。
Flink 常用 API 详解
chbxw
06-02 7707
一、DataStream 的编程模型 二、Flink 的 DataSource 数据源 2.1、HDFS 2.2、基于集合的源 2.3、Kafka
详解 Flink 的 ProcessFunction API
weixin_44480009的博客
06-09 1450
相较于 map、filter 和 window 等特定的具体的操作而言，Flink 在底层 API 中提炼出一个统一通用的 process 操作，它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以在对应的接口中自定义处理逻辑，而这一层接口就被叫作“处理函数”（ProcessFunction）
Flink DataStream API详解
weixin_39565641的博客
08-02 1023
如果使用SimpleStringSchema，仅仅能获取value，如果用户希望获取更多信息，比如 key/value/partition/offset ，用户可以通过继承KafkaDeserializationSchema类自定义反序列化对象。它根据给定的FileInputFormat读取指定路径下的文件，可以根据watchType定期检测指定路径下的文件，其中watchType的可选值为。，表示一旦文件内容发生改变，整个文件内容会被重复处理。的语义处理，如果是在生产环境下，推荐使用。
Flink架构底层原理详解：案例解析（43天）
syhiiu的博客
07-22 7395
本文主要详解了Flink架构，通过案例详解Flink流式开发，本地提交，阿里云平台提交。
Flink之DataStream API 概述
m0_43437171的博客
01-30 1170
系列文章目录前言一、DataStream API 应用实例1、StreamExecutionEnvironment初始化：该部分主要创建和初始化StreamExecutionEnvironment，提供通过DataStream API构建Flink作业需要的执行环境，包括设定ExecutionConfig、CheckpointConfig等配置信息以及StateBackend和TimeCharacteristic等变量。
48、Flink 的 Data Source API 详解
猫猫爱吃小鱼粮
06-06 875
Flink 的 Data Source API 详解
Flink-看完就会flink基础API
lydms的博客
10-20 1887
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
Flink相关API开发及运行架构和实现原理详解
程序员小王的博客
04-21 3198
Flink相关API开发及运行架构和实现原理详解
Flink CDC MySQL 时区相差 8 小时问题优雅解决方式
RodJohnsonDoctor的专栏
06-15 125
Flink CDC MySQL 时区相差8小时问题解析 摘要：当使用Flink CDC（1.15版本）连接MySQL时，由于Debezium默认采用UTC时区解析binlog日志，而MySQL服务器通常使用UTC+8时区，导致时间字段出现8小时差异。解决方案包括自定义时间转换器类或修改Debezium配置文件。实现时需创建MySqlDateTimeConverter类，重写convertFor方法。
Dinky1.2.3基于Kubernetes Application模式提交Flink作业
ml344739968的专栏
06-17 949
构建私有flink镜像包时，将配置文件拷贝到镜像中，但是dinky提交作业时并未生效，将会被dinky集群中的flink配置替换，实际使用的配置为/usr/local/flink-1.20.0/confflink作业通过k8s appliction模式提交作业，可以抛弃yarn appliction模式，毕竟hadoop框架太重，通过s3（minio/oss）替换了hdfs分布式存储，通过k8s的资源调度替带了yarn资源调度。
Flink基础知识
最新发布
认真学代码的shell
06-18 442
Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，专为高性能、高可用性和精确的流处理应用而设计。根据官方定义：Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对有界和无界数据流进行有状态计算。Flink被设计为可在所有常见集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模执行计算。支持流批一体的统一处理模型提供低延迟（毫秒级）和高吞吐量的流处理能力内置**精确一次(Exactly-Once)**的容错语义支持有状态计算和事件时间处理。
大数据实时风控引擎：Spark Streaming、Kafka、Flink与Doris的融合实践
Aliloke的博客
06-15 948
在数字金融、电商交易与在线服务的核心战场，风险控制能力已成为业务的生命线。传统批量风控模式在应对瞬息万变的欺诈攻击、信用风险时捉襟见肘。本文将深入探讨如何利用**Spark Streaming、Kafka、Flink及Doris**构建高吞吐、低延迟的实时风控系统，并解析其核心技术实现方案。
Flink 与 Hive 深度集成
qq_42773076的博客
06-14 1415
Flink与Hive集成实现流批一体化数据处理，通过HiveCatalog配置连接Hive Metastore，支持Hive表读写及元数据管理。关键配置包括依赖引入、HiveCatalog创建及参数设置。数据读取方面，提供Hive表SQL查询、分区表优化及数据类型映射技巧；写入操作涵盖多种模式、动态分区及数据格式选择。性能优化建议合理设置并发度、缓存策略等，并分析常见问题解决方案。该集成方案显著提升大数据处理效率，适用于各类数据分析场景。
Flink CDC MySQL 表字段定义为 decimal 输出乱码问题优雅解决方式
RodJohnsonDoctor的专栏
06-15 312
Flink CDC MySQL decimal字段乱码问题解决方案 摘要：在使用Flink CDC 2.4.0捕获MySQL表数据时，decimal类型字段可能出现乱码问题。这是由于Debezium默认将decimal转为二进制格式，与Flink解析方式不兼容。解决方案是通过自定义JsonDebeziumDeserializationSchema，在配置中设置decimal.format为"numeric"，确保数值格式正确解析。实现步骤包括添加必要依赖、配置自定义转换规则.
「Flink」Flink项目搭建方法介绍
danjiujiaohun的博客
06-14 764
介绍了使用Apache Flink实现实时数据处理的完整方案。针对业务中实时数据价值更高的场景，采用Flink替代传统离线处理工具，详细阐述了从环境搭建到项目开发的全流程。
Flink与Kubernetes集成
qq_42773076的博客
06-15 744
Flink Standalone Kubernetes集成模式支持session和两种部署模式，而per-job模式目前仅在YARN环境中支持，并且在Flink 1.15版本中已在YARN环境下被弃用（具体可参考FLINK-26000相关内容）。本次重点研究非HA（高可用）部署模式，虽然在实际生产环境中，HA模式能够提供更高的可靠性和容错能力，但非HA模式与HA模式在核心原理和大部分配置上是相通的，HA模式的详细配置可参考官方文档进行深入学习。session和。
Flink 词频统计
python一生之敌的博客
06-17 221
Flink 词频统计
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