/* *CoGroup */ final StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, String>> dataStream1 = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("127.0.0.1&quo

使用方式, dataStream.coGroup(otherStream) .where(0).equalTo(1) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))) .apply (new CoGroupFunction () {...});   可以看到coGroup只是产生CoGroupedStreams public <T2> CoGroupedStreams<T, T2> coGroup(DataStream<

Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 目录 Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 词向量基础 1.1.1 独热编码 1.1.2 分布式表示 1.2 CBOW & Skip-Gram 1.2.1 CBOW 1.2.2 Skip-gram 1.3 Word2vec 1.3.1 Word2vec基本思想 1.3.2 Hierarchical Softmax基本思路 1.3.3 Hierarchi

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Window CoGroup与Join 1.1回顾RDBMS各种join 假设有两个表A和B 1.CROSS JOIN(AB的笛卡尔积/交叉联接) 省略写法为join,由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/BOCFavYgvNPSXSRpBMQzBw 需求场景分析 需求场景 需求诱诱诱来了...数据产品妹妹想要统计单个短视频粒度的「点赞,播放,评论,分享,举报」五类实时指标,并且汇总成 photo_id.1 分钟时间粒度的实时视频消费宽表(即宽表字段至少为:「photo_id + play_cnt + like_cnt + comment_cnt + share_cnt + negative_cnt + minute_timestam

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false

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关于Flink相关的概念性东西就不说了,网上都有,官网也很详尽.本文主要记录一下Java使用Flink的简单例子. 首先,去官网下载Flink的zip包(链接就不提供了,你已经是个成熟的程序员了,该有一定的搜索能力了),解压后放到你想放的地方. 进入主目录后,是这样子的   image.png 你可以简单的看下其目录结构,然后就回到你喜欢的IDE创建一个工程吧. 使用IDEA创建一个maven项目,然后加入相应的依赖即可.也可以按照Flink官网的方式去创建一个maven工程,然后导入你喜欢的I

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 继续侃Flink编程基本套路 1.1 DataSet and DataStream DataSet and DataStream表示Flink app中的分布式数据集.它们包含重复的.不可变数据集.DataSet有界数据集,用在Flink批处理.DataStream可以是无界,用在Flink流处理.它们

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. DataStream Transformation 1.1 DataStream转换关系 上图标识了DataStream不同形态直接的转换关系,也可以看出DataStream主要包含以下几类: 1.keyby就是按照指定的key分组 2.window是一种特殊的分组(基于时间) 3.coGroup 4.

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz split 1.DataStream → SplitStream 2.按照指定标准将指定的DataStream拆分成多个流用SplitStream来表示 select 1.SplitStream → DataStream 2.跟split搭配使用,从SplitStream中选择一个或多个流 案例: pu

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1.4 JobGraph -> ExecutionGraph 1.5 ExecutionGraph 从JobGraph转换ExecutionGraph的过程中,内部会出现如下的转换. 1.ExecutionJobVertex <- JobVertex:JobVertex转换为Executio

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

上一章<windows下flink示例程序的执行> 简单介绍了一下flink在windows下如何通过flink-webui运行已经打包完成的示例程序(jar),那么我们为什么要使用flink呢? flink的特征 官网给出的特征如下: 1.一切皆为流(All streaming use cases ) 事件驱动应用(Event-driven Applications) 流式 & 批量分析(Stream & Batch Analytics) 数据管道&ETL(Data

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题. 1.概述: flink提供DataSet Api用户处理批量数据.flink先将接入数据转换成DataSet数据集,并行分

Flink程序遵循一定的编程模式.DataStream API 和 DataSet API 基本具有相同的程序结构.以下为一个流式程序的示例代码来对文本文件进行词频统计. package com.realtime.flink.streaming import org.apache.flink.apijava.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnv

flink 使用Transitive Closure算法实现可达路径查找. 1.Transitive Closure是翻译闭包传递?我觉得直译不准确,意译应该是传递特性直至特性关闭,也符合本例中传递路径,寻找路径可达,直到可达路径不存在(即关闭). 2.代码很简单,里面有些概念直指核心原理,详细看注释. /** * @Author: xu.dm * @Date: 2019/7/3 11:41 * @Version: 1.0 * @Description: 传递闭包算法,本例中就是根据成对路径,查