超级会员免费看
本文介绍了ApacheFlink中的数据输出方式，包括基于本地集合和文件的DataSinks，以及如何使用广播变量和累加器进行优化。广播变量用于减少shuffle操作，提高性能，而Accumulators用于监控任务运行期间的数据变化。此外，还讲解了Flink的分布式缓存，用于共享静态数据。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
官方网址：https://flink.apache.org/
学习资料：https://flink-learning.org.cn/
目录
数据输出Data Sinks
flink在批处理中常见的sink
- 基于本地集合的sink（Collection-based-sink）
- 基于文件的sink（File-based-sink）
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
