你可以把DataTable和DataSet看做是数据容器,比如你查询数据库后得到一些结果,可以放到这种容器里,那你可能要问:我不用这种容器,自己读到变量或数组里也一样可以存起来啊,为什么用容器? 原因是,这种容器的功能比较强大,除了可以存数据,还可以有更大用途.举例:在一个c/s结构的桌面数据库系统里,你可以把前面存放查询结果的容器里的数据显示到你客户端界面上,用户在界面上对数据进行添加.删除.修改,你可以把用户的操作更新到容器,等用户操作完毕了,要求更新,然后你才把容器整个的数据变化更新到中心…

综述: 在Flink中DataStream程序是在数据流上实现了转换的常规程序. 1.示范程序 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streamin…

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…

将DataStream或DataSet转换为表格 在上面的例子讲解中,直接使用的是:registerTableSource注册表 对于flink来说,还有更灵活的方式:比如直接注册DataStream或者DataSet转换为一张表. 然后DataStream或者DataSet就相当于表,这样可以继续使用SQL来操作流或者批次的数据 语法: // get TableEnvironment // registration of a DataSet is equivalent Env:DataStre…

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.…

Flink主要用来处理数据流,所以从抽象上来看就是对数据流的处理,正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource.Transformation.Sink. DataSource是程序的数据源输入,可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFuntion)为程序 添加一个数据源 Transformation是具体的操作,它对一个或多个输入数据源进行计算处理,比如Map.Flat…

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导…

摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时…

前言 Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念,就比如有 Processing Time.Event Time 和 Ingestion Time. 下面我们一起来看看这几个 Time: Processing Time Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间. 当流程序在 Processing Time 上运行时,所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间.每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事…

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于…