Flink在流处理上常见的Source和sink操作

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Flink在流处理上常见的Source和sink操作

flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致.大致有4大类 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 3.基于网络套接字的source(Socket-based-source) 4.自定义的source(Custom-source) 基于集合的source import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecu…

Flink之流处理理论基础

目录 Introduction to Stateful Stream Processing Traditional Data Infrastructures Stateful Stream Processing The Evolution of Open Source Stream Processing Stream Processing Fundamentals Introduction to dataflow programming Processing infinite streams i…

flink批处理中的source以及sink介绍

一.flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 1.基于本地集合的source 在flink最常见的创建DataSet方式有三种. 1.使用env.fromElements(),这种方式也支持Tuple,自定义对象等复合形式. 2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种…

Flink：动态表上的连续查询

用SQL分析数据流越来越多的公司在采用流处理技术,并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案.其中许多应用程序专注于分析流数据.分析的数据流来源广泛,如数据库交易,点击,传感器测量或物联网设备. Apache Flink非常适合流式分析,因为它提供了事件时间语义支持,恰一次的处理,并同时实现了高吞吐和低延迟.由于这些特性,Flink能够近乎实时地从大量输入流计算确切的和确定性的结果,同时在出现故障时提供恰一次处理的语义. Flink的流处理核心API,DataStream…

Plink v0.1.0 发布——基于Flink的流处理平台

Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台. 提供常见的作业管理功能.如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等. Flink SQL 编辑提交功能.如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等. 由于项目刚刚启动,未来还有很长的路要走,让我们拭目以待. 在 Windows 上部署 Plink Plink 进行独立单机部署,可以在 Windows 上进行…

Flink的流处理API(二)

一.Environment 1,getExecutionEnvironment getExecutionEnvironment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. 2,createLocalEnvironment 返回本地执行环境,需要在调用时指定默认的并行度. val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment() //parallelism 3,createRemoteEnviro…