tuple2

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Python编程-元组操作

元组（Tuple）是一种有序且不可更改的集合，允许重复的成员。元组的格式：tuple = (1,2,3,4,5,6) 1、创建元组 num = () 2、删除元组 del tuplename 3、访问元组 tuple1 = ('a','b','c','d') tuple2 = (1,2,3,4,5,6,7) print(tuple1[1]) #支持指定索引位置访问 print(tu

元组学习

#关键字tuple tuple1=(1,2,3,3,3,3,3,4) # 检索元素重复个数(count) print(tuple1.count(3)) 结果：5 #索引位置（index） print(tuple1.index(4)) 结果：7 tuple2=("go","to") # 检索元素重复个数(count) print(tuple2.count("go")) 结果：1 #索引位置（index） print(tuple1.in

求pv

pv定义衡量网站用户访问的网页的数量，PV与来访者的数量成正比，但是PV并不直接决定页面的正式来访者数量，如同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。实现代码 public class TestPV { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new Sp

flink 流的合并

flink 流的合并操作 union union只能合并类型相同的数据，合并的结果仍然是DataStream，结果操作与未合并之前一致。 public static void main(String[] args) throws Exception { //流的合并操作 union 只能合并类型相同的流 StreamExecutionEnvironment env

聊聊Java类型擦除、Flink中使用Lambda表达式丢失信息和Flink类型暗示机制

最近在学Flink时发现，由于Java类型擦除的存在，导致Flink中使用Lambda表达式时，无法检测出泛型的类型，需要使用Flink类型暗示（type hint）机制才能解决。现在我们就深入剖析一下吧！什么是Java泛型擦除本文不介绍Java的泛型，对泛型不太了解的同学强烈推荐这篇博客：https://www.cnblogs

spark中迭代器的使用（求最大或最小）

groupbykey import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import jersey.repackaged.com.google.common.collect.Lists; impo

【软件工程实践】Pig项目3-Data目录源码分析-Tuple2

2021SC@SDUSC 上篇已经看了TupleFactory(抽象类)和TupleMaker(接口），接下来继续结合博客内容对源码进行分析相关资料链接：【Pig源码分析】谈谈Pig的数据模型 -数据库-火龙果软件工程博客摘要：在BinSedesTupleFactory的newTuple方法中，返回的是BinSedesTuple对象。BinSedesT

flink java旁路输出(Side Output)，对原始流进行分流、复制

flink通过ProcessFunction来分流，可以将一份流进行拆分、复制等操作，比如下面的代码通过读取一个基本的文本流，将流分别做处理后进行输出：案例代码 package wordcount; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple

flink的watermark机制你学会了吗？

大家好，今天我们来聊一聊flink的Watermark机制。这也是flink系列的的第一篇文章，如果对flink、大数据感兴趣的小伙伴，记得点个关注呀。背景 flink作为先进的流水计算引擎，提供了三种时间概念，这对基于时间的流处理应用提供了多种可能。 Event time 指生产设备中每个独立的事

FLINK基础（117）: DS数据类型

0 简介 Flink程序所处理的流中的事件一般是对象类型。操作符接收对象输出对象。所以Flink的内部机制需要能够处理事件的类型。在网络中传输数据，或者将数据写入到状态后端、检查点和保存点中，都需要我们对数据进行序列化和反序列化。为了高效的进行此类操作，Flink需要流中事件类型的

FLINK基础（103）: DS算子与窗口（14）多流转换算子(5) Interval Join

Interval Join KeyedStream,KeyedStream → DataStream # Join two elements e1 and e2 of two keyed streams with a common key over a given time interval, so that e1.timestamp + lowerBound <= e2.timestamp <= e1.timestamp + upperBound. Interval Join会将两个数据流

2021-08-05

Python中元组的使用方法创建元组 tuple = (1, 2, 3, 4, 5) tuple2 = (6, 7, 8, 9, 0) print("tuple元组中的元素为：", tuple) print("tuple2元组中的元素为：", tuple2) print("-----------------------------------") 访问元组 print("tuple[0]：", tuple[0]) # t

java Flink（三十六）Flink多流合并算子UNION、CONNECT、CoGroup、Join

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

CoProcessFunction实战三部曲之二：状态处理

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；本篇概览本文是《CoProcessFunction实战三部曲》的第二篇，咱们要实战的是双流连接场景下，处理一号流中的数据时，还要结合该key在二号流中的情

CoProcessFunction实战三部曲之一：基本功能

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；关于《CoProcessFunction实战三部曲》系列《CoProcessFunction实战三部曲》旨在通过三次实战，由浅入深的学习和掌握Flink低阶处理函数CoPro

Flink处理函数实战之五：CoProcessFunction(双流处理)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； Flink处理函数实战系列链接深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)； ProcessFunction； KeyedProcessFunction类； ProcessAllWindowFu

Flink的window机制

窗口概述在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数

spark统计pv和uv值

文章目录PV 值:page viewUV （unique visitor ）即独立访客数代码逻辑PV 值:page view页面浏览量或点击量，是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说，PV 值就是所有访问者在 24 小时（0 点到 24 点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV 是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一

Flink键控状态AggregatingState开发实例

一、键控状态说明参考官网说明，几个键控状态介绍如下： ValueState: 保存一个可以更新和检索的值（如上所述，每个值都对应到当前的输入数据的 key，因此算子接收到的每个 key 都可能对应一个值）。这个值可以通过 update(T) 进行更新，通过 T value() 进行检索。ListState: 保存一个元

Flink从入门到放弃之入门篇(四)-剖析窗口生命周期

一、应用场景 Apache Flink可以说是目前大数据实时流处理最流行的技术，功能非常强大，支持开发和运行多种不同类型的应用程序。主要特性包括：批流一体化、状态管理、事件时间支持以及精准一次的状态一致性保障等。目前Flink的应用场景整体概括下来包含以下几点：事件驱动型应用数

Spark求平均值

//求平均方法一： groupByKey textFile.mapToPair(line -> new Tuple2<>(line.split(" ")[0], Integer.parseInt(line.split(" ")[1]))) .groupByKey() .mapToPair(info -> {

CoProcessFunction实战三部曲之二：状态处理

Spark Java版本wordCount

import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.*; import scala.Tuple2; import java.ne

Flink处理函数实战之五：CoProcessFunction(双流处理)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos Flink处理函数实战系列链接深

入门大数据---Flink状态管理与检查点机制

一、状态分类相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用：具体而言，Flink 又将状态 (State) 分为 Operator State 与 Keyed State： 2.1 算子状态算子状态 (Operator State)：顾名思义，状态是和算子