m0_57126456的博客

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简单案例应用pom文件：<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.10.1</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.fli.

状态分类：算子状态（Operatior State）；键控状态（Keyed State）；状态后端(StateBackends）什么是状态1：由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态 2：可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问 3：Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑算子状态（Operator State） 1：算子状态的作用范围限定为算子任务，由同一并.

事件处理会经过几个特殊时间：Event Time：事件创建的时间 Ingestion Time：数据进入Flink的时间 Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关

一：窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析window类型：时间窗口（Time Window） ➢ 滚动时间窗口（Tumbling Windows）：将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分时间对齐，窗口长度固定，没有重叠➢ 滑动时间窗口 (Sliding Windows)：滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成。窗口长度固定，可以有重叠➢ 会话窗口（Session Win

1：Kafkapackage com.atguigu.sink;import com.atguigu.bean.SensorReading;import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.D

Split 和 Selectsplit:DataStream → SplitStream：根据某些特征把一个 DataStream 拆分成两个或者多个 DataStream。 Select:SplitStream→DataStream：从一个 SplitStream 中获取一个或者多个DataStreampackage com.atguigu.transfrom;import com.atguigu.bean.SensorReading;import org.a

1：map，flatMap，Filterpackage com.atguigu.transfrom;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.fl

一：流处理创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则 此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法 返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方 式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvi...

运行时组件作业管理器（JobManager） 1：控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。 2：JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图 （JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类，库和其它资源的jar包。 3：JobManager 会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流...