1）概述1.注意Flink支持对JavaAPI的所有算子使用Lambda表达式，但是，当Lambda表达式使用Java泛型时，需要显式地声明类型信息。2.示例和限制示例：map()函数使用Lambda表达式计算输入值的平方。不需要声明map()函数的输入i和输出参数的数据类型，因为Java编

  富函数是DataStreamAPI提供的函数接口，Flink的函数都有它的Rich版本，它与其他函数不同的是，富函数可以获取到运行环境上下文，初始化参数，拥有生命周期方法等，可通过它进行自定义复杂功能。我们常见的如RichMapFunction、RichFilterFunction等。    富函数的生命周期主要通过

什么是状态？状态有什么作用？如果你来设计，对于一个流式服务，如何根据不断输入的数据计算呢？又如何做故障恢复呢？一、为什么要管理状态流计算不像批计算，数据是持续流入的，而不是一个确定的数据集。在进行计算的时候，不可能把之前已经输入的数据全都保存下来，然后再和新数据合并计算。

一文搞懂FlinkWindow机制和Function和Process组合处理事件Windows是处理无线数据流的核心，它将流分割成有限大小的桶（buckets），并在其上执行各种计算。Windows是处理无线数据流的核心，它将流分割成有限大小的桶（buckets），并在其上执行各种计算。窗口化的Flink程

Flink增量窗口聚合函数定义了窗口分配器，只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（windowfunctions）。经窗口分配器处理之后，数据可

在有状态流处理中，时间在计算中起着重要的作用。比如，当进行时间序列分析、基于特定时间段进行聚合，或者进行事件时间去处理数据时，都与时间相关。接下来将重点介绍在使用实时Flink应用程序时应该考虑的跟时间相关的一些元素。文中的示例使用到netcat工具。窗口计算有如下几个核心

【Flink】使用CoProcessFunction完成实时对账、基于时间的双流join文章目录零处理函数回顾一CoProcessFunction的使用1CoProcessFunction使用2实时对账（1）使用离线数据源（批处理）（2）使用高自定义数据源（流处理）二基于时间的双流Join1基于间隔的Join（1）正向join（2）反向join2

文章目录Flink系列文章一、Flink的window介绍1、window介绍2、windowAPI1）、WindowAssigner2）、Trigger3）、Evictor3、window的生命周期二、window的分类1、TumblingWindows2、SlidingWindows3、SessionWindows4、GlobalWindows5、按照时间time和数量count分类6、按照滑动间隔s

import logging 一、深拷贝和浅拷贝概念理解1、浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用。2、深拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和

在Python中，列表（List）和元组（Tuple）都是用于存储数据的集合类型。虽然它们在某些方面相似，例如都可以存储各种类型的数据，但它们也有一些重要的区别，比如可变性。列表是可变的，意味着我们可以更改、添加或删除列表中的元素，而元组是不可变的，一旦它被创建，就不能更改。在这篇文章中，我们将详细

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Groovy元组是有序的，不变的元素列表。Groovy有自己的groovy.lang.Tuple类。我们可以通过构造函数Tuple提供需要包含在其中的所有元素来创建一个实例Tuple。我们不能将新元素添加到Tuple实例或删除元素。我们甚至不能更改元组中的元素，因此它是完全不变的。这使得它非常适合用作需要返

第三方模块的下载与安装内置的模块不能满足我们的需求，所以，大多数时候都需要借助于第三方模块第三方模块的下载需要基于网络下载如何下载和使用下载第三方模块需要pip工具方式一：命令行pipinstall模块名pipinstalldjango

掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。Flink在流处理工程中支持不同的时间概念。1处理时间（Processingtime）执行相应算子操作的机器的系统时间。当流程序在处理时间运行时，所有基于时间的算子操作（如时间窗口）将使用运行相

合流1、概念将不同流中的数据汇聚在一起，然后可以进行一个统计等相关操作。2、基本合流操作union和connectunion算子可以合并多个同类型的数据流，并生成同类型的数据流

分流将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。基于一个DataStream，得到完全平等的多个子DataStream。SingleOutputStreamOperator<Event>stream=env.addSourc

python-非数字型数据_元组1：元组tuple的定义元组可以理解为一个只读的列表 成员不可以修改，不能添加，不能删除的表 元组使用（） 定义一个空元组：tuple1=（） 元组中

@目录环境准备maven框架目录结构pom文件依赖包主函数解决（无效的源发行版本问题）运行打包的jar包环境准备RDD初始化ParallelizedCollectionsExternalDatasetsRDDTransformat

元组可以储存多个数据，元组里的数据不能被修改(元组定义后只能被查询)元组定义：变量=(数据1，数据2，数据3......)；单元素也要有逗号，变量=(数据,)。元组定义时，小括号可省略

1.元组Tuple说明元组是另一个数据类型，类似于List（列表）。元组用()标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。Python的元组与列表类似，不同之

对于两条流的合并，很多情况我们并不是简单地将所有数据放在一起，而是希望根据某个字段的值将它们联结起来，“配对”去做处理。例如用传感器监控火情时，我们需要将大量温度传感