DataStream

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跨线程访问控件

//public delegate void mainThreadHandler();//可以自己声明委托 private void Read(*/ int num */) { if (this.InvokeRequired) { MethodInvoker cb1 = new MethodInvoker(Read); //mainThreadHandl

Flink -time(处理时间，事件时间，水位线)

Flink -time(处理时间，事件时间，水位线) 1. flink基石 2. Time 3. 统计时间 package com.wt.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows import org.apache.flink.strea

Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to

问题： Caused by: java.lang.RuntimeException: Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? E

七、DataStream API之源算子（Source）

Environment(执行环境) --> Source(数据源) --> Transform(转换操作) --> Sink(输出) 创建环境之后，就可以构建数据处理的业务逻辑了，如上所示，下面主要学习Flink的源算子（Source）。想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。 Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataSt

Flink Time

基础概念支持两种时间概念： Processing Time 时间递增 Event Time 支持一定程度的乱序上一个 checkpoint 或者 savepoint 进行重放，是不是希望结果完全相同。如果希望结果完全相同，就只能用 Event Time；如果接受结果不同，则可以用 Processing Time。 watermark 一个watermark 代表

畅游Flink之API-Part1(Java版)

1.Transform 1.1.基本转换算子 map/flatMap/filter map 把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流 flatmap flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也

【ElasticSearch】索引生命周期管理(一)

背景　　产品为保证合规，大量的的数据和IM聊天消息需要进行审核，数据结构比较复杂，有较多的数据嵌套，设计上选择使用ElasticSearch作为数据库，随着时间的增长，单个索引的历史数据变得越来越大，占用内存和磁盘的空间也越来越多，单个索引查询效率也较低这里主要有两个需求点　　1.需要对Ela

Flink流处理

Flink流处理 1. 输入数据集DataSource Flink 中可以使用 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment创建流处理的执行环境。 Flink 中可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 来为程序添加数据来源。 Flink 已经提供了若干实现好了的 source funct

Flink常用算子

Operators map DataStream → DataStream flatMap DataStream → DataStream fliter DataStream → DataStream keyBy DataStream → KeyedStream 对数据进行分流 reduce KeyedStream/WindowedStream/AllWindowedStream → DataStream 用于keyBy或者window/windowAll之

【大数据面试】Flink 02 基本操作：入门案例、Env、Source、Transform、数据类型、UDF、Sink

二、基本操作 1、入门案例（1）批处理wordcount--DataSet val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 从文件中读取数据 val inputPath = "D:\\Projects\\BigData\\TestWC1\\src\\main\\resources\\hello.txt" val inputDS: DataSet[String] = env.r

flink -

Flink DataStream 模板 package org.example.scala import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutionEnvironment, _} /** * date: 2021-03-23 14:43 * author: jichun.yang * remark: 测试flink

第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API

Flink系列文章第01讲：Flink 的应用场景和架构模型第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 本课时我们主要介绍 Flink 的 DataSet 和 DataStream 的 API，并模拟了实时计算的场景，详细讲解

union,connect,Iterate,project

union,connect,Iterate,project union算子是把多个task的算子合并成一个算子，（注意这多个算子的类型是要一致的） DataStream* → DataStream ，下图是语法格式 dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...); connect算子也是合并算子不过和union不一样。它只是外面包了一层，内部

ActiveJ框架学习——Async I/O之Datastream（二）

2021SC@SDUSC 该篇继上文继续来看Datastream的代码，在这之前，让我们回顾一下什么是Datastream。 Datastream is an extremely fast implementation of reactive streams. It is useful for intra and inter-server communication and asynchronous data processing. Datastream

Flink代码1

1.maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.10.1</version> </dependency> <dependen

Flink 流处理 API

Flink 流处理 API 1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment 2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source 3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子 Reducesplit 和 selectconnect 和 coMap

flink datastream

Flink程序可以对分布式集合进行转换,做一些聚合操作集合最初是从源创建的（例如，从文件、kafka主题或本地内存集合中读取）结果通过sink返回，例如，可以将数据写入(分布式)文件，或者写入标准输出(例如，命令行终端)根据数据源的类型（有界或无界数据源），可以编写批处理程序或流处理程序，其中使用Da

Flink之滑动窗口

flink调用toRetractStream方法发生各种java.lang.ClassCastException问题解决方法

背景：本菜鸟在造了一个extends了RichSinkFunction<ItemCountSum2>的mysqlsink class，想把Table中数据转换成指定对象的流，再sink入mysql当中，又遇到一个当时难整的bug。出现问题：经排除，问题出现在这段代码块中解决思路：检查代码中是否有

大数据~面试~Flink

Index Flink面试题 1. Flink 与Spark区别？ 2. Flink组件栈 3. Flink架构中的角色 4. Flink程序执行流程图 5. Flink几个双流join算子 6. Flink分区 7. Flink窗口函数种类 8. 对于滚动窗口的超时数据，如何处理 9. Flink如何实现exactly-once 10. Flink内存管理

Flink table 转datastream SINK

一、table source 1、TableSource源码 trait TableSource[T] { //TableSource 是一个接口总共有三个方法 def getReturnType: TypeInformation[T] //获取返回的DataStream或者 DataSet的类型 def getTableSchema: TableSchema //获取table表结构。table里面有哪些字段，

大数据Flink Transformation

目录 1 官网API列表2 基本操作-略2.1 map2.2 flatMap2.3 keyBy2.4 filter2.5 sum2.6 reduce2.7 代码演示 3 合并-拆分3.1 union和connect3.2 split、select和Side Outputs 4 分区4.1 rebalance重平衡分区4.2 其他分区 1 官网API列表 https://ci.apache.org/projects/fl

flink(入门)——wordcount流处理

使用流处理实现WordCount，代码如下： 1 package com.jy.bjz.wc; 2 3 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; 4 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; 5 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

FLINK基础（140）：DS流与表转换(6) Handling of Changelog Streams(1)简介

Internally, Flink’s table runtime is a changelog processor. The concepts page describes how dynamic tables and streams relate to each other. A StreamTableEnvironment offers the following methods to expose these change data capture (CDC) functionalities

FLINK基础（141）：DS流与表转换(7) Handling of Changelog Streams(2) fromChangelogStream

The following code shows how to use fromChangelogStream for different scenarios. import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.table.api.Schema; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table