文章目录前言Watermark的代码Window的代码实践前言在之前的文章中，有在FllinkSQL来实现窗口和水位线—flink中水位线和窗口的工作原理，这次使用DataStreamAPI的方式来实现窗口和水位线，主要代码来自尚硅谷的课件资料。Watermark的代码1.WatermarkStrategy.forBoun

DataStream流处理算子Source算子（数据读入）Flink可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource(source)来为我们的程序添加数据来源基于本地集合的sourceDataStream<String>words=env.fromElements("hello","flink","stream");基于文件的sourcereadTextFile(path)

a）DataStream上的关系查询下表比较了传统的关系代数和流处理与输入数据、执行和输出结果的关系。关系代数/SQL流处理关系(或表)是有界(多)元组集合。流是一个无限元组序列。对批数据(例如关系数据库中的表)执行的查询可以访问完整的输入数据。流式查询在启动时不能访问

一个Flink程序，就是对DataStream进行各种转换。基本上由以下几部分构成接下来分别从执行环境、数据源、转换操作、输出四大部分，介绍DataStreamAPI。导入ScalaDataStreamApiimportorg.apache.flink.streaming.api.scala._CH-5DataStreamAPI基础一、执行环境1.1创建执

处理Insert-Only流StreamTableEnvironment提供以下方法来从DataStream转换和转换到DataStream：fromDataStream(DataStream)：将insert-only和任意类型的流转换为表，默认情况下不传播事件时间和水印。fromDataStream(DataStream,Schema)：将insert-only和任意类型

1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea）使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消

支持的Formats1.概述Format定义如何对Record进行编码以进行存储，目前支持以下格式：AvroAzureTableHadoopParquetTextfiles2.AvroformatFlink内置支持ApacheAvro格式，Flink的序列化框架可以处理基于Avroschemas生成的类，为了能够使用Avroformat，需要添

1）概览1.预定义的Source和Sink预定义的datasources支持从文件、目录、socket，以及collections和iterators中读取数据。预定义的datasinks支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和socket。2.附带的连接器连接器可以和多种多样的第三方系

1）概述1.执行配置StreamExecutionEnvironment包含了ExecutionConfig，它允许在运行时设置作业特定的配置值。StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();ExecutionConfigexecutionConfig=env.getConfig();以下是可用

org.apache.flink没有jar包，要换为com.ververica.cdc2.com.ververica.cdc最新的也只有3.0.1，3.1.1的没有主要mvnrepository仓库没找到如下是单并行度和多并行度的demo==============================================================================================

Flink中的API#Flink为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。ProgramminglevelsofabstractionFlinkAPI最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是ProcessFunction，并且ProcessFunction被Flink框架集成到了DataStreamAPI中来为我们使用。它允

1.编写程序本地运行正常2.程序正常打包3.提交作业到FLINK集群./bin/flinkrun-mhdf1:8081-ccom.org.cdc.FlinkCDCDataStreamTest./FlinkCdc-test.jar4.监控作业运行作业正常运行，cud查看taskmanagerlog,可以看到cud变更数据5.给当前的Flink程序创建Savepointbin/flin

Flink流数据处理基于Flink1.12.0版本MapFunction只适用于一对一的转换，而FlatMapFunction中可以一对多，或者多对一序言基于官网教程整理的一个教程。基于Flink1.12.0版本。目前该版本的Flink支持的source与sink如下所示参考资料：https://ci.apache.org/projects/flink

一、maven依赖<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>1.18.1</version></dependency><dependency>

【Flink从入门到精通02】DataStreamAPI在之前的文章中，我们介绍了Flink的安装部署、基础概念，今天我们来一起学习Flink的核心之一DataStreamAPI。01分布式流处理基础上图中，我们将整个代码分为了三个部分，即分布式流处理的基本模型：SourceTransformationSink从而，我们可以

DataStreamAPI（三）目录5.3.4物理分区（PhysicalPartitioning）5.4输出算子（Sink）5.4.1连接到外部系统 5.4.2输出到文件5.4.3输出到Kafka5.4.4 输出到MySQL（JDBC）5.4.5 自定义Sink输出5.5本章总结5.3.4物理分区（PhysicalPartitioning）防止数据倾斜，保证各个分

本文继续介绍FlinkDataStreamAPI先关内容，重点：数据源、数据转换、数据输出。1、Source数据源1.1、Flink基本数据源文件数据源//2.读取数据源DataStream<String>fileDataStreamSource=env.readTextFile("/Users/yclxiao/Project/bigdata/flink-blog/doc/wor

一、HttpWebRequestpublicstringPost(stringurl,stringdata){StreamdataStream=null;HttpWebRequestrequest=null;HttpWebResponseresponse=null;StreamReaderreader=null;

Flink系列文章第01讲：Flink的应用场景和架构模型第02讲：Flink入门程序WordCount和SQL实现第03讲：Flink的编程模型与其他框架比较第04讲：Flink常用的DataSet和DataStreamAPI第05讲：FlinkSQL&Table编程和案例第06讲：Flink集群安装部署和HA配置第07讲：Flink常见

DataStreamAPI（一）Flink有非常灵活的分层API设计，其中的核心层就是DataStream/DataSetAPI。由于新版本已经实现了流批一体，DataSetAPI将被弃用，官方推荐统一使用DataStreamAPI处理流数据和批数据。由于内容较多，我们将会用几章的篇幅来做详细讲解，本章主要介绍基本的Data

DataStream（二）目录 5.3.2聚合算子（Aggregation）5.3.3用户自定义函数（UDF）3.扁平映射（flatMap）flatMap操作又称为扁平映射，主要是将数据流中的整体（一般是集合类型）拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素，可以产生0到多个元素。flatMap可以认为是“扁平化”（flatten）和“映

文章目录Flink系列文章一、FlinkDataStreamAPI编程指南1、DataStream是什么?2、Flink程序剖析3、第一个完整示例4、入门示例1）、maven依赖2）、代码3）、验证本文介绍了FlinkDataStreamAPI的编程指南第一部分，即介绍flink的source、transformation和sink的编程过程以及入门示例

文章目录Flink系列文章一、FlinkDataStreamAPI编程指南1、DataStream是什么?2、Flink程序剖析3、第一个完整示例4、入门示例1）、maven依赖2）、代码3）、验证5、DataSources1）、基于文件2）、基于套接字3）、基于集合4）、自定义6、DataStreamTransformations7、DataSinks8、Iteratio

一、数据分区概念对分布式计算引擎来说，数据分区的主要作用是将现环节的数据进行切分，交给下游位于不同物理节点上的Task计算。二、Flink数据分区接口体系1、顶层接口ChannelSelector(1).setup()方法设置下游算子的通道数量。从该接口中可以看到，算子里的每一个分区器都知道下游