//public delegate void mainThreadHandler();//可以自己声明委托 private void Read(*/ int num */) { if (this.InvokeRequired) { MethodInvoker cb1 = new MethodInvoker(Read); //mainThreadHandl
Flink -time(处理时间，事件时间，水位线) 1. flink基石 2. Time 3. 统计时间 package com.wt.flink.core import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingProcessingTimeWindows import org.apache.flink.strea
问题： Caused by: java.lang.RuntimeException: Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? E
Environment(执行环境) --> Source(数据源) --> Transform(转换操作) --> Sink(输出) 创建环境之后，就可以构建数据处理的业务逻辑了，如上所示，下面主要学习Flink的源算子（Source）。想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。 Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataSt
基础概念 支持两种时间概念： Processing Time 时间递增 Event Time 支持一定程度的乱序 上一个 checkpoint 或者 savepoint 进行重放，是不是希望结果完全相同。如果希望结果完全相同，就只能用 Event Time；如果接受结果不同，则可以用 Processing Time。 watermark 一个watermark 代表
1.Transform 1.1.基本转换算子 map/flatMap/filter map 把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流 flatmap flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也
背景 产品为保证合规，大量的的数据和IM聊天消息需要进行审核，数据结构比较复杂，有较多的数据嵌套，设计上选择使用ElasticSearch作为数据库，随着时间的增长，单个索引的历史数据变得越来越大，占用内存和磁盘的空间也越来越多，单个索引查询效率也较低这里主要有两个需求点 1.需要对Ela
Flink流处理 1. 输入数据集DataSource Flink 中可以使用 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment创建流处理的执行环境。 Flink 中可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 来为程序添加数据来源。 Flink 已经提供了若干实现好了的 source funct
Operators map DataStream → DataStream flatMap DataStream → DataStream fliter DataStream → DataStream keyBy DataStream → KeyedStream 对数据进行分流 reduce KeyedStream/WindowedStream/AllWindowedStream → DataStream 用于keyBy或者window/windowAll之
二、基本操作 1、入门案例 （1）批处理wordcount--DataSet val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 从文件中读取数据 val inputPath = "D:\\Projects\\BigData\\TestWC1\\src\\main\\resources\\hello.txt" val inputDS: DataSet[String] = env.r
Flink DataStream 模板 package org.example.scala import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutionEnvironment, _} /** * date: 2021-03-23 14:43 * author: jichun.yang * remark: 测试flink
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 DataStream API 本课时我们主要介绍 Flink 的 DataSet 和 DataStream 的 API，并模拟了实时计算的场景，详细讲解
union,connect,Iterate,project union算子是把多个task的算子合并成一个算子，（注意这多个算子的类型是要一致的） DataStream* → DataStream ，下图是语法格式 dataStream.union(otherStream1, otherStream2, ...); connect算子也是合并算子不过和union不一样。它只是外面包了一层，内部
2021SC@SDUSC 该篇继上文继续来看Datastream的代码，在这之前，让我们回顾一下什么是Datastream。 Datastream is an extremely fast implementation of reactive streams. It is useful for intra and inter-server communication and asynchronous data processing. Datastream
1.maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.10.1</version> </dependency> <dependen
Flink 流处理 API 1. EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment 2. Source从集合读取数据从文件读取数据从 kafka 读取数据自定义 Source 3. TransformmapflatMapFliterkeyBy滚动聚合算子 Reducesplit 和 selectconnect 和 coMap
Flink程序可以对分布式集合进行转换,做一些聚合操作集合最初是从源创建的（例如，从文件、kafka主题或本地内存集合中读取）结果通过sink返回，例如，可以将数据写入(分布式)文件，或者写入标准输出(例如，命令行终端)根据数据源的类型（有界或无界数据源），可以编写批处理程序或流处理程序，其中使用Da
统计最近1个小时内的热门商品，并且每隔5分钟更新一次。 在1.10版本中 dataStream.keyBy("itemId").timeWindow(Time.hours(1), Time.minutes(5)) 在flink的1.12之后版本中 dataStream.keyBy(_.itemId).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1), Time.minutes(5)))
背景： 本菜鸟在造了一个extends了RichSinkFunction<ItemCountSum2>的mysqlsink class，想把Table中数据转换成指定对象的流，再sink入mysql当中，又遇到一个当时难整的bug。 出现问题： 经排除，问题出现在这段代码块中 解决思路： 检查代码中是否有
Index Flink面试题 1. Flink 与Spark区别？ 2. Flink组件栈 3. Flink架构中的角色 4. Flink程序执行流程图 5. Flink几个双流join算子 6. Flink分区 7. Flink窗口函数种类 8. 对于滚动窗口的超时数据，如何处理 9. Flink如何实现exactly-once 10. Flink内存管理
一、table source 1、TableSource源码 trait TableSource[T] { //TableSource 是一个接口总共有三个方法 def getReturnType: TypeInformation[T] //获取返回的DataStream或者 DataSet的类型 def getTableSchema: TableSchema //获取table表结构。table里面有哪些字段，
目录 1 官网API列表2 基本操作-略2.1 map2.2 flatMap2.3 keyBy2.4 filter2.5 sum2.6 reduce2.7 代码演示 3 合并-拆分3.1 union和connect3.2 split、select和Side Outputs 4 分区4.1 rebalance重平衡分区4.2 其他分区 1 官网API列表 https://ci.apache.org/projects/fl
使用流处理实现WordCount，代码如下： 1 package com.jy.bjz.wc; 2 3 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; 4 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; 5 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
Internally, Flink’s table runtime is a changelog processor. The concepts page describes how dynamic tables and streams relate to each other. A StreamTableEnvironment offers the following methods to expose these change data capture (CDC) functionalities
The following code shows how to use fromChangelogStream for different scenarios. import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.table.api.Schema; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table
