weixin_45264992的博客

Flink写入Kafkaimport org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.strea

Flink读取kafka数据并进行单词计数前言：这是一个使用Flink实时读取kafka数据，并将单词个数统计实时输出到控制台的demo.依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId>

Flink实现单词计数并写入MySQL依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.14.0</version> &l

Flink读取MySQL前言：这里使用JDBCInputFormat类专门实现Flink读取MySQL数据的功能。依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <vers

Flink写入MySQL前言：主要是使用到JDBCOutputFormat类去实现写入的功能。前提要在数据库中创建好对应的表和字段哦依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> &l

Flink实现实时单词计数（WordCount）前言：借助netcat向本机指定端口发送文本信息，而后通过Flink实时接收，并输出个数在控制台public class Netcat { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

Flink对数据分区前言：Flink其实是不存储键值对数据的，但是我们可以人为创建key，将其分组。下面介绍如何使用map算子人为将数据分区。介绍keyBy()用法1 按照元组的元素来分区. //流处理环境 StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStreamSource<String> text =

Flink常用算子及其使用常用算子：基本使用：1、map //创建执行环境(批处理) ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //map算子 DataSource<Integer> data1 = env.fromCollection(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)); d