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flink的souce方法

主要包括有界流和无界流 import java.util.Properties import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.fli

从0开始学flink(2):flink能有哪些数据源

1.文件是数据源 StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment .getExecutionEnvironment(); //文件是数据源 DataStreamSource<String> st= executionEnvironment.readTextFile("C:\\2.txt");

flink的实现流数据

linux环境下部署flink实现流数据实时更新 1、linux系统准备 jdk1.8解压flink tar -zxvf 你的flink的压缩包路径修改配置 设置conf下的ymal文件的并行度设置为4启动 进入到bin的目录下启动: ./start-cluster.sh访问 ：http://192.168.201.129:8081/访问不了，关闭下防火墙先 2、Ja

ExecutionEnvironment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。

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId> <version>1.7.0</version> </dependency> <dependency>

Flink之Source创建的几种方式

java 版本 package source; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import java.util.Arr

Filnk的过程描述

       先创建执行环境（通用语句） final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 1.获取执行数据   （The path of the file, as a URI (e.g., "file:///some/local/file" or "hdfs://host:port/file/path").） DataSource<Strin