一.flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 1.基于本地集合的source     在flink最常见的创建DataSet方式有三种. 1.使用env.fromElements(),这种方式也支持Tuple,自定义对象等复合形式. 2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种

--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio

flink读取source data 数据的来源是flink程序从中读取输入的地方.我们可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)将源添加到程序中. flink附带大量预先实现好的各种读取数据源的函数,也可以通过为非并行源去实现SourceFunction接口或者为并行源实现ParallelSourceFunction接口或扩展RichParallelSourceFunction来编写满足自己业务需要的定制源. flink预先

Flink自定义Sink Flink 自定义Sink,把socket数据流数据转换成对象写入到mysql存储. #创建Student类 public class Student { private int id; private String name; private int age; @Override public String toString() { return "Student{" + "id=" + id + ", name='"

1.Event event是flume传输的最小对象,从source获取数据后会先封装成event,然后将event发送到channel,sink从channel拿event消费. event由头headers和身体(body)两部分组成:Headers部分是一个map,body部分可以是String或者byte[]等.其中body部分是真正存放数据的地方,headers部分用于本节所讲的interceptor. 2.Source 自定义Source,自定义的Event需要继承PollableS

本文翻译自官网: User-defined Sources & Sinks  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sourceSinks.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 TableSource提供对存储在外部系统(数据库,键值存储,消息队列)或文件中的数据的访问.在TableEnvironment中注册TableSource后,可以通过Table API或

1.自定义sink 在flink中,sink负责最终数据的输出.使用DataStream实例中的addSink方法,传入自定义的sink类 定义一个printSink(),使得其打印显示的是真正的task号(默认的情况是task的id+1) MyPrintSink package cn._51doit.flink.day02; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.

一.flume简单了解推荐网站(简介包括简单案例部署): http://www.aboutyun.com/thread-8917-1-1.html 二.我的需求是实现从ftp目录下采集数据,目录下文件名称要符合特定正则,要求文件要一行一行读取并解析后写入数据库.且实现断点续传(服务重启后会从上次读的位置继续). flume1.7.0中taildirSource实现的是监控目录下文件并且一行一行的读取,我只需选用这个source就可以实现.但是服务并不能直接部署在数据所在的服务器上,所以涉及到ft

flink 触发器 触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理.每个WindowAssigner都带有一个默认触发器. 如果默认触发器不适合需求,我们就需要自定义触发器. 主要方法 触发器接口有五种方法,允许触发器对不同的事件作出反应 onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法. onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时,将调用此方法. onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时,将调用此方法. onMerge()与有状态触发器相

import java.nio.charset.Charset; import java.util.HashMap; import java.util.Random; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.EventDeliveryException; import org.apache.flume.PollableSource; import org.apache.flume.conf.Configurable; im

import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.LongSerializer; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.IntSerialize

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

前言 Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源. Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集.历史的数据集:也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地. Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源.

Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源. Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集.历史的数据集: 也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地. Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源. F

自定义拦截器 自定义Source 自定义Sink 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flume</groupId> <artifactId>flume-ng-core</artifactId> <version>1.7.0</version> </dependency> 代码 /** * @author Michael Fang * @since 2019-12-30

本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述,Flink提供了抽象类来让开发者赋值自己的时间戳并发送他们自己的Watermark.更具体来说,开发者需要依照不同用例情况来

1 DataStreamAPI1.1 DataStream Data Sources source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,可以自定义source    通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source. 1 使用并行度为1的source      public class MyN

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Time三兄弟 1.1 DataStream支持的三种time DataStream有大量基于time的operator,windows操作只是其中一种. Flink支持三种time: 1.EventTime 2.IngestTime 3.ProcessingTime 1.2三个时间的比较 EventT

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 各种Connector 1.1Connector是什么鬼 Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现,可以实现Flink与各种存储.系统的连接 注意:数据进出Flink的方式不止Connectors,还有: 1.Async I/O(类Source能力):异步访问外部数据库 2.Querya