flink dataset api使用及原理

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flink dataset api使用及原理

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 DataStream API使用及原理

传统的大数据处理方式一般是批处理式的,也就是说,今天所收集的数据,我们明天再把今天收集到的数据算出来,以供大家使用,但是在很多情况下,数据的时效性对于业务的成败是非常关键的. Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎,目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升.两者都有相对比较成熟的生态系统.是下一代大数据引擎最有力的竞争者. Spark 的生态总体更完善一些,在机器学习的集成和易用性上暂时领先. Flink 在流计算上有明显优势,核心架构和模型也更透彻和灵活一些. 本…

Flink DataSet API Programming Guide

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-0.10/apis/programming_guide.html Example Program 编程的风格和spark很类似, ExecutionEnvironment -- SparkContext DataSet – RDD Transformations 这里用Java的接口,所以传入function需要用FlatMapFunction类对象 public clas…

Apache Flink - Batch(DataSet API)

Flink DataSet API编程指南: Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序(例如,过滤,映射,连接,分组).数据集最初是从某些来源创建的(例如,通过读取文件或从本地集合创建).结果通过接收器返回,接收器可以将数据写入(分布式)文件或标准输出(命令行终端). public class WordCountExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final ExecutionE…

Flink入门（五）——DataSet Api编程指南

Apache Flink Apache Flink 是一个兼顾高吞吐.低延迟.高性能的分布式处理框架.在实时计算崛起的今天,Flink正在飞速发展.由于性能的优势和兼顾批处理,流处理的特性,Flink可能正在颠覆整个大数据的生态. DataSet API 首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.9版本Apache…

Apache Flink 1.12.0 正式发布，DataSet API 将被弃用，真正的流批一体

Apache Flink 1.12.0 正式发布 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API 栈.其中一些比较重要的修改包括: 在 DataStream API 上添加了高效的批执行模式的支持.这是批处理和流处理实现真正统一的运行时的一个重要里程碑. 实现了基于Ku…

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…