【Flink流处理（三）- 数据流操作】的更多相关文章

Flink流处理（三）- 数据流操作

3. 数据流操作 流处理引擎一般会提供一组内置的操作,用于对流做消费.转换,以及输出.接下来我们介绍一下最常见的流操作. 操作分为无状态的(stateless)与有状态的(stateful).无状态的操作不包含任何内部状态.也就是说,处理此event时,并不需要任何其他历史event的信息,也不需要保存它自己的信息.无状态的操作易于并行,因为events可以以它们到达的顺序,相互独立的被处理.在出现错误时,无状态operator可以被简单的重新执行,从它丢失数据的点开始继续执行即可. 有状态的o…

深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践

本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲分享,将着重分享Flink在字节跳动数据流的实践. 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志.埋点,也叫Event Tracking,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析.推荐.运营的基石. 用户在使用App.小程序.Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点.Web端埋点.服务端埋点. 不同来源的埋点都…

带你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache…

Flink流处理的时间窗口

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,…

Java基础-IO流对象之数据流（DataOutputStream与DataInputStream）

Java基础-IO流对象之数据流(DataOutputStream与DataInputStream) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据流特点 操作基本数据类型的数据类型,若不使用数据流,写出之后会有什么结果?当然是截断啦.那有什么很好的解决方案吗?当然有啦,就是我们要说的数据流. 二.写数据(DataOutputStream) /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/…

FLINK流计算拓扑任务代码分析<一>

我打算以 flink 官方的 例子 <<Monitoring the Wikipedia Edit Stream>> 作为示例,进行 flink 流计算任务 的源码解析说明. 其中任务的源码如下,其中中文注释 来自 http://flink-china.org/ 后续我会对这个拓扑任务代码进行逐行的深入分析,以达到深入了解flink代码运行机制的目的. public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[]…

flink 流式处理中如何集成mybatis框架

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin…

Flink整合面向用户的数据流SDKs/API(Flink关于弃用Dataset API的论述)

动机 Flink提供了三种主要的sdk/API来编写程序:Table API/SQL.DataStream API和DataSet API.我们认为这个API太多了,建议弃用DataSet API,而使用Table API/SQL和DataStream API.当然,这说起来容易做起来难,所以在下面,我们将概述为什么我们认为太多的api对项目和社区有害.然后,我们将描述如何增强Table API/SQL和DataStream API以包含DataSet API的功能. 在本FLIP中,我们将不描…

IO流 总结三

编码:字符串变成字节数组. 解码:字节数组变成字符串 String --> byte[]; str.getBytes(); byte  --> String: new String(bytep[]); 如果编码的时候产生错误,就放弃 如果解码的时候产生错误,就编一次,解一次(通用方法)[对编码的时候用gbk,解码的 时候用utf-8,这种方法不行,因为utf-8会去找相似的字,结果源码就会变掉] 在记事本里输入联通两个字,就会变成乱码,因为这两个字符合联通的编码形式 符合UTF-8的编码规则…

Flink流处理（一）- 状态流处理简介

1. Flink 简介 Flink 是一个分布式流处理器,提供直观且易于使用的API,以供实现有状态的流处理应用.它能够以fault-tolerant的方式高效地运行在大规模系统中. 流处理技术在当今地位愈发重要,因为它为很多业务场景提供了非常优秀的解决方案,例如数据分析,ETL,事务应用等. 2. 有状态的流处理 在很多场景下,数据都是以持续不断的流事件创建.例如网站的交互.或手机传输的信息.服务器日志.传感器信息等.有状态的流处理(stateful stream processing)是一种…

再也不担心写出臃肿的Flink流处理程序啦，发现一款将Flink与Spring生态完美融合的脚手架工程-懒松鼠Flink-Boot

目录 你可能面临如下苦恼: 接口缓存 重试机制 Bean校验 等等...... 它为流计算开发工程师解决了 有了它你的代码就像这样子: 仓库地址:懒松鼠Flink-Boot 1. 组织结构 2. 技术选项和集成情况 3. 快速开始 3.1 核心基础工程 3.2 Spring容器 topology-base.xml config.properties 3.3 启动类示例 3.4 数据源 3.5 业务逻辑实现 CommonFunction 3.6 集群/本地运行 还在为开发Flink流处理应用程序时…

基础篇：JAVA.Stream函数，优雅的数据流操作

前言 平时操作集合数据,我们一般都是for或者iterator去遍历,不是很好看.java提供了Stream的概念,它可以让我们把集合数据当做一个个元素在处理,并且提供多线程模式 流的创建 流的各种数据操作 流的终止操作 流的聚合处理 并发流和CompletableFuture的配合使用 关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 1 stream的构造方式 stream内置的构造方法 public static<T> Stream<T> iterate(final T seed…

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 = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream…

Java 字符流实现文件读写操作（FileReader-FileWriter）

Java 字符流实现文件读写操作(FileReader-FileWriter) 备注:字符流效率高,但是没有字节流底层 字节流地址:http://pengyan5945.iteye.com/blog/1092120 package com.frank.io; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io…

java基础（二十）IO流（三）

这里有我之前上课总结的一些知识点以及代码大部分是老师讲的笔记 个人认为是非常好的,,也是比较经典的内容,真诚的希望这些对于那些想学习的人有所帮助! 由于代码是分模块的上传非常的不便.也比较多,讲的也是比较清晰的!如果你有需要可以在评论中留下您的邮箱我看到一定会免费发给你的!感谢这个平台让我们大家共同进步吧!! 记住 程序员是无私的!!! 也非常欢迎到我的博客内观看 博客地址:http://www.cnblogs.com/duscl/ /* 1:字符流(掌握) (1)字节流操作中文数据不是特别的方…

瀑布流的三种实现方式（原生js+jquery+css3）

前言 项目需求要弄个瀑布流的页面,用的是waterfall这个插件,感觉还是可以的,项目赶就没自己的动手写.最近闲来没事,就自己写个.大致思路理清楚,还是挺好实现的... 原生javascript版 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>瀑布流-javascript</title> <st…

[eclipse] 三个操作技巧

[eclipse] 三个操作技巧 1.快捷键Ctrl+Shift+i:Debug调试中直接获取方法的返回值 在下图代码中,想知道getHost(),则在调试时运行完该句代码后,选中"urlURL.getHost()",按快捷键"Ctrl + Shift + i",则可以看到该方法的返回值了. 2.查看类/方法/属性/变量都在哪些地方引用到 双击选中该类/方法/属性/变量,右击出现上下文菜单→References→Project,即出现了所有的调用方法. 3.查看某个…

java 学习笔记之 流、文件的操作

ava 学习笔记之 流.文件的操作 对于一些基础的知识,这里不再过多的解释, 简单的文件查询过滤操作 package com.wfu.ch08; import java.io.File; import java.io.FilenameFilter; public class Test1 { public static void main(String[] args) { File file=new File("F:\\2017-2018-1\\javase"); // //获取该目录下…

Oracle知识梳理（三）操作篇：SQL基础操作汇总

Oracle知识梳理(三)操作篇:SQL基础操作汇总 一.表操作 1.表的创建(CREATE TABLE): 基本语句格式:       CREATE TABLE  table_name ( col_name    datatype, --); 解释: table_name 为要创建的表的名称(同一登录用户下表名必须唯一),col_name 为表中属性的名称,datatype 为属性的相应数据类型,同一表中会有许多字段,也可以在字段数据类型后追加各种约束条件(具体见约束). 例: 2.表的修改(…

{MySQL的库、表的详细操作}一 库操作 二 表操作 三 行操作

MySQL的库.表的详细操作 MySQL数据库 本节目录 一 库操作 二 表操作 三 行操作 一 库操作 1.创建数据库 1.1 语法 CREATE DATABASE 数据库名 charset utf8; 1.2 数据库命名规则 可以由字母.数字.下划线.@.#.＄ 区分大小写 唯一性 不能使用关键字如 create select 不能单独使用数字 最长128位 # 基本上跟python或者js的命名规则一样 2.数据库相关操作 也是一些基本操作,和我们之前说的差不多. 1 查看数据库 show…

Java基础-IO流对象之内存操作流（ByteArrayOutputStream与ByteArrayInputStream）

Java基础-IO流对象之内存操作流(ByteArrayOutputStream与ByteArrayInputStream) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.内存操作流特点 内存操作流是为了临时处理数据而设置的.内存操作流分为“ByteArrayOutputStream”和“ByteArrayInputStream”. “ByteArrayOutputStream”类实现了一个输出流,其中的数据被写入一个 byte 数组.缓冲区会随着数据的不断写入而自动增长…

FLINK流计算拓扑任务代码分析<二>

首先 是 StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 我们在编写 flink流计算拓扑任务时首先要做的就是构建一个 StreamExecutionEnvironment 实例 其时序图如下:     文章未完结,待续...…

用流的方式来操作hdfs上的文件

import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import…

Flink笔记(二) DataStream Operator(数据流操作)

DataStream Source 基于文件 readTextFile(path) 读取 text 文件的数据 readFile(fileInputFormat, path) 通过自定义的读取方式, 来读取文件的数据 基于socket socketTextStream 从 socket 端口中读取数据 基于集合 fromCollection(Collection) 从 collection集合中读取数据, 从而形成一个数据流, 集合中的元素类型需要一致 fromElements(T ...) 从…

IO流15 --- 数据流操作Java语言的基本数据类型 --- 技术搬运工（尚硅谷）

写入数据 @Test public void test10() throws IOException { DataOutputStream dos = new DataOutputStream(new FileOutputStream("data.txt")); dos.writeUTF("猪八戒"); dos.writeInt(26); dos.writeBoolean(true); dos.close(); } 读取数据 @Test public void te…

Flink流处理之迭代案例

当前Flink将迭代的重心集中在批处理上,之前我们谈及了批量迭代和增量迭代主要是针对批处理(DataSet)API而言的,而且Flink为批处理中的迭代提供了针对性的优化. 可是对于流处理(DataStream),Flink相同提供了对迭代的支持.这一节我们主要来分析流处理中的迭代,我们将会看到流处理中的迭代相较于批处理有类似之处.但差异也是十分之明显. 可迭代的流处理程序同意定义"步函数"(step function)并将其内嵌到一个可迭代的流(IterativeStream)中.由…

Apache Flink流式处理

花了四小时,看完Flink的内容,基本了解了原理. 挖个坑,待总结后填一下. 2019-06-02 01:22:57等欧冠决赛中,填坑. 一.概述 storm最大的特点是快,它的实时性非常好(毫秒级延迟).为了低延迟它牺牲了高吞吐,并且不能保证exactly once语义. 在低延迟和高吞吐的流处理中,维持良好的容错是非常困难的,但为了得到有保障的准确状态,人们想到一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业(微批次处理).如果分割得足够小,计算几乎可以实现真正的流处理.因为存在…

Flink SQL 如何实现数据流的 Join？

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S…

Flink 1.6.0 Windows操作

原文连接 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/stream/operators/windows.html Windows是无限数据流(infinite streams)处理的核心,Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶(buckets)",可以在这些桶上做计算操作. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,第二段是非分组的流.区别是分组的stream调用ke…

Flink架构（三）- 事件-时间（Event-Time）处理

3. 事件-时间(Event-Time)处理 在“时间语义”中,我们强调了在流处理应用中时间语义的重要性,并解释了处理时间与事件时间的不同点.处理时间较好理解,因为它基于本地机器的时间,它产生的是有点任意的.不一致的.以及无法复现的结果.而事件时间的语义产生的是可复现的.一致性的结果,它对于很多流处理场景是一个硬性的要求.然而,相对于处理时间语义,事件时间语义应用需要额外的配置,并且引入了更多的系统内部构件. Flink为常见的event-time处理操作提供了直观.并易于使用的原型.同时也提供…