henku449141932的博客

目录window joininterval joinwindow join窗口连接把两个流中相同窗口通过一个键值连接起来。然后，两边的元素被传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在这里用户可以发出满足联接条件的结果。连接模型：//StreamA:左流streamA .join(streamB)//StreamB:右流 .where(<key selector>)//where条件:左流的Key ....

概述窗口是处理无界面流的核心。窗口将流分成有限大小的“桶”，我们可以在这些桶上进行计算。窗口主要有两种，一种基于时间（Time-based Window），一种基于数量（Count-based Window）。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口化。窗口调用的一般结构如下所示。Keyed Windows表示带健值的流，而Non Keyed Windows表示不带健值的流。区别是带键的keyBy（…）调用window()，而不带键的流调用windowAll()。窗口的生命周期...

概述Flink通过流分区器StreamPartitioner来控制DataStream中的元素往下游的流向。Flink提供了8种StreamPartitioner：BroadcastPartitioner GlobalPartitioner RebalancePartitioner ShufflePartitioner RescalePartitioner ForwardPartitioner KeyGroupStreamPartitioner CustomPartitioner...

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 select3.1 MapDataStream → DataStream一对一转换,即输入的记录和输出的记录相等。import org.apach.

目录什么是 DataStream什么能被转化为流流式Flink程序的开发流程DataStream的数据源迭代数据流配置运行时参数什么是 DataStreamDatastream API的名称来自一个特殊的DataStream类，该类用于表示Flink程序中的数据集合。可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。这些数据可以是有界的，也可以是无界的，用于处理它们的API是相同的。注意：Flink 1.9版本后，流式API和批式API逐步进行合并，统一用流式API表示。

目录事件驱动型应用数据分析型应用数据管道型应用Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。事件驱动型应用事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。事件驱动型应用是在计算存储分离的传统应用基础上进化而来。在传统架构中，应用需要读写远程事务型数据库。相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，