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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

统计最近1个小时内的热门商品,并且每隔5分钟更新一次。   在1.10版本中 dataStream.keyBy("itemId").timeWindow(Time.hours(1), Time.minutes(5)) 在flink的1.12之后版本中  dataStream.keyBy(_.itemId).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1), Time.minutes(5)))

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