Flink算子使用方法及实例演示：union和connect

最新推荐文章于 2024-11-23 13:59:26 发布
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分类专栏： Flink原理与实践 大数据 文章标签： flink
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：

很多情况下，我们需要对多个数据流进行整合处理，Flink为我们提供了多流转换算子，本文主要介绍多流转换。

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union

在DataStream上使用union算子可以合并多个同类型的数据流，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。数据将按照先进先出（First In First Out）的模式合并，且不去重。下图union对白色和深色两个数据流进行合并，生成一个数据流。
union示意图
假设股票价格数据流来自不同的交易所，我们将其合并成一个数据流：

val shenzhenStockStream: DataStream[StockPrice] = ...
val hongkongStockStream: DataStream[StockPrice] = ...
val shanghaiStockStream: DataStream[StockPrice] = ...
val unionStockStream: DataStream[StockPrice] = shenzhenStockStream.union(hongkongStockStre
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Flink,join，coGroup，connect，union的区别、使用和实
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
06-17 7245
join： 1 可用于DataStream和DataSet。只能2个DataStream一起join，或者2个DataSet一起join 2 用于DataStream时返回是JoinedStreams ,用于DataSet时返回是JoinOperatorSets 3用于DataStream时需要与窗口同时使用，语法是：join where equalTo window apply ，用于DataSet时的语法是：join where equalTo with （where是指定第一个输入的分区...
Flink系列：DataStream unoin与connect的区别
NIO4444
07-04 418
共同点 将2个流或多个流合成一个流 区别 union连接的2个流的类型必须一致，connect连接的流类型可以不一致，但是可以统一处理。
Flink中Transform操作之union和connect
mo
09-03 719
关于Transform中的union操作: 对两个或者两个以上的相同类型的DataStream进行union操作，产生一个包含所有DataStream元素的新DataStream 例如:将3个通类型的流进行合并 DataStreamSource<Integer> stream1 = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5); DataStreamSource<Integer> stream2 = env.fromElements(10, 20, 30, 40,
Flink-多流转换(Union、Connect、Join)
迷雾总会解
02-20 3417
对于连接流 ConnectedStreams 的处理操作，需要分别定义对两条流的处理转换，因此接口中就会有两个相同的方法需要实现，用数字“1”“2”区分，在两条流中的数据到来时分别调用。关于两条流的连接，还有一种比较特殊的用法：DataStream 调用.connect()方法时，传入的参数也可以不是一个 DataStream，而是一个“广播流”（BroadcastStream），这时合并两条流得到的就变成了一个“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。
Flink的Union算子和Connect算子，流合并
影子
03-11 915
Union算子 合并多个流，新的流会包含所有流当中的数据，但是Union有一个限制，就是所有合并的流的数据类型必须是一直的，该算子总额和配合窗口使用。该算子基本和Join没没什么关系。 package Flink_API; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apa
java Flink（三十六）Flink多流合并算子UNION、CONNECT、CoGroup、Join
qq_40771567的博客
07-22 6841
UNION介绍 DataStream.union()方法将两条或者多条DataStream合并成一条具有与输入流相同类型的输出DataStream. 事件合流的方式为FIFO方式。操作符并不会产生一个特定顺序的事件流。union操作符也不会进行去重。每一个输入事件都被发送到了下一个操作符。 说明： 1.union 合并的流的元素必须是相同的 2.union 可以合并多条流 3.union不去重，合流顺序为先进先出 具体用法： DataStream<Sensor...
flink中union 和connect学习记录
qq_22905163的博客
08-23 1238
记录flink union 和connect用法
Flink的常用算子以及实例（详解）
weixin_51194902的博客
04-23 3989
1. map 特性：接收一个数据，经过处理之后，就返回一个数据 1.1. 源码分析 我们来看看map的源码 map需要接收一个MapFunction<T,R>的对象，其中泛型T表示传入的数据类型，R表示经过处理之后输出的数据类型 我们继续往下点，看看MapFunction<T,R>的源码 这是一个接口，那么在代码中，我们就需要实现这个接口 1.2. 案例 那么我们现在要实现一个功能，就是从给一个文件中读取数据，返回每一行的字符串长度。 我们要读取的文件内容如下 代码贴在这
Flink基础学习(Scala):数据转换算子Transform
厚积薄发
03-22 1123
文章目录一、前言二、算子2.1 简单算子2.2 聚合算子2.3 多流转换算子系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、前言 前言 二、算子 2.1 简单算子 常见的简单算子有map、flatmap、filter等等，下面通过代码来实现一下 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object StreamTransform { def main(args: Array[String]): Unit = {
Flink Transformation - 转换算子全面解析
qq_68076599的博客
11-23 1538
使用用户定义的为每个元素选择目标任务。return 1;Flink的转换算子为数据流的处理提供了丰富而强大的功能。通过合理地组合和运用这些算子，可以构建出复杂而高效的数据流处理逻辑，以满足各种大数据处理场景下的业务需求。在实际应用中，需要根据数据的特点、业务逻辑以及性能要求等因素，灵活选择和配置合适的转换算子，从而充分发挥Flink在大数据处理领域的优势。
《Flink应用实战》(三)--合并流-Union算子
一锅粥
06-04 1807
1 用于DataStream时,返回是Datastream;用于DataSet时,返回是DataSet; 2 可以多个流一起合并（stream1.union(stream2,stream3,stream4)），合并结果是一个新Datastream；只能2个DataSet一起合并，合并结果是一个新DataSet 3 无论是合并Datastream还是合并DataSet，都不去重，2个源的消息或记录都保存。 4 不可以union 2个类型不同的流或union 2个类型不同的数据集 ............
Flink 系例 之 Union
不会飞的小龙人的博客
11-22 1883
Union算子：将多个数据流合并成一个新的数据流（数据类型必需一致） 示例环境、 java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1 示例数据源（项目码云下载） Flink 系例 之 搭建开发环境与数据 Union.java import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streami..
flink cep数据源keyby union后 keybe失效
奔跑的蜗牛的博客
04-25 1685
flink cep数据源keyby后，再union数据源， keyby失效
Flink学习笔记 --- 理解ConnectedStream 与 Union
杨鑫newlife的专栏
07-19 4054
Flink学习笔记 --- 理解ConnectedStream 与 Union
Flink笔记-广播流
ooeeerrtt的博客
05-06 2996
一、keyBy的广播流使用 KeyedBroadcastProcessFunction public class TwoStreamJoinWithBroadcastStream { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...
Flink多流处理之Broadcast(广播变量)
AnameJL的博客
08-11 2654
broadcast使用
flink算子(2)
weixin_45430750的博客
05-27 311
flink 算子 keyBy min max minBy maxBy reduce spilt select keyBy Datastream -->KeyedStream：逻辑的将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素，在内部以hash的形式实现的 1、KeyBy会重新分区； 2、不同的key有可能分到一起，因为是通过hash原理实现的； ！！但并不是同一个分区就只有一个相同的Key 滚动聚合算子 sum min max minBy maxBy，针对KeyedStrxea
flink中的流的连接connect算子
qq_39335388的博客
08-26 279
connect算子简介和用法
Flink中Union的使用
MingZiWoChiLe的博客
02-24 2152
Union多个类型一样的DataStream合并到一起，使用同样的方式进行处理，当多个DataStream都做一个相同的操作时可以使用
Flink算子 Flink算子
最新发布
03-19
<think>好的，我现在需要回答用户关于Flink算子使用说明和示例的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保准确引用相关信息。用户提供了三个引用，分别是关于Flink的数据源算子、聚合算子和Transform算子的示例，特别是map操作。 首先，我应该按照用户的要求，结构清晰地分步骤说明。根据系统级指令，需要包括数据源算子、转换算子和数据汇算子，每个部分都要有代码示例，并且正确使用LaTeX格式。比如在解释转换算子时，提到的map、filter、keyBy、reduce等，要给出相应的Java或Scala代码示例。 然后，要确保每个引用的内容被正确引用到。例如，在数据源算子部分，引用[1]和[3]提到了构建环境和fromCollection的使用，应该在相关段落末尾添加[^1]和[^3]。聚合算子部分引用[2]中的内容，需要标注[^2]。 接下来，生成相关问题。问题需要围绕Flink算子的更多细节、最佳实践和应用场景展开，比如数据源算子的类型、转换算子的优化方法等。确保问题与用户提供的引用内容相关，并且能够引导进一步学习。 同时，检查LaTeX语法是否正确，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。不过在这个回答中可能数学公式不多，但如果有的话需要注意格式。例如，在解释窗口操作时，如果有时间窗口的表达式，需要用正确的格式。 另外，确保使用中文回答，避免任何Markdown格式，除了代码块需要用三个反引号包裹。代码示例需要根据引用中的内容提供，比如引用[3]中的Scala代码，可以展示map操作，而引用[2]中的聚合算子可以用Java示例。 最后，检查整体结构是否清晰，分为数据源、转换、数据汇三个部分，每个部分都有说明和示例，并且相关问题符合要求。同时，确保所有引用标识正确对应，如引用[1]、[2]、[3]分别在适当的位置标注。</think>### Flink算子使用说明及示例 Flink算子分为**数据源（Source）**、**转换（Transformation）**和**数据汇（Sink）**三类。以下结合示例说明其使用方法： --- #### 一、数据源算子（Source Operators） 数据源算子用于从外部系统（如文件、消息队列、集合等）读取数据。 **示例**：从集合构建数据源（Scala）： ```scala val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val textDataSet: DataSet[String] = env.fromCollection( List("张三,1", "李四,2", "王五,3", "张三,4") ) // 从内存集合生成数据集[^3] ``` 其他常用数据源包括`readTextFile`（文件读取）、`fromElements`（元素集合）等。 --- #### 二、转换算子（Transformation Operators） 转换算子对数据进行处理，核心操作包括： 1. **`map`**：逐条处理数据 ```scala // 将字符串转换为元组（姓名，数值） val tupleData = textDataSet.map { str => val parts = str.split(",") (parts(0), parts(1).toInt) } // 输出如("张三",1) ``` 2. **`filter`**：过滤数据 ```java DataStream<String> filtered = dataStream.filter(value -> value.startsWith("A")); ``` 3. **`keyBy`**：按Key分组 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = dataStream .keyBy(value -> value.f0); // 按元组第一个字段分组 ``` 4. **`reduce`**：聚合操作 ```java DataStream<Tuple2<String, Integer>> reduced = keyedStream .reduce((v1, v2) -> new Tuple2<>(v1.f0, v1.f1 + v2.f1)); // 对数值求和[^2] ``` 5. **`window`**：窗口计算 ```java dataStream.keyBy(value -> value.id) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // 定义10秒滚动窗口 .sum("count"); // 按窗口统计总和 ``` --- #### 三、数据汇算子（Sink Operators） 数据汇负责将结果输出到外部系统，如文件、数据库或控制台。 **示例**：输出到文件（Java）： ```java DataStream<String> result = ...; result.writeAsText("output/path"); // 写入文本文件 ``` ---
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