A Table可以转换成a DataStream或DataSet.通过这种方式,可以在Table API或SQL查询的结果上运行自定义的DataStream或DataSet程序 将表转换为DataStream 有两种模式可以将 Table转换为DataStream: 1:Append Mode 将一个表附加到流上 2:Retract Mode 将表转换为流 语法格式: // get TableEnvironment. // registration of a DataSet is equival

DataStream Source 基于文件 readTextFile(path) 读取 text 文件的数据 readFile(fileInputFormat, path) 通过自定义的读取方式, 来读取文件的数据 基于socket socketTextStream 从 socket 端口中读取数据 基于集合 fromCollection(Collection) 从 collection集合中读取数据, 从而形成一个数据流, 集合中的元素类型需要一致 fromElements(T ...) 从

 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

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

1.dataset的join连接,通过key进行关联,一般情况下的join都是inner join,类似sql里的inner join key包括以下几种情况: a key expression a key-selector function one or more field position keys (Tuple DataSet only). Case Class Fields 2.inner join的几种情况 2.1 缺省的join,jion到一个Tuple2元组里 public st

Apache Calcite是什么东东 Apache Calcite面向Hadoop新的sql引擎,它提供了标准的SQL语言.多种查询优化和连接各种数据源的能力.除此之外,Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎.它2013年成为了Apache孵化项目以来,在Hadoop中越来越引人注目,并被众多项目集成.比如Flink/Storm/Drill/Phoenix都依赖它做sql解析和优化. Flink 结合 Calcite Flink Table API&SQL 为流式数据和静态数据的关系

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03

先看例子, final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<Long, Long>> stream = env.addSource(...); stream .keyBy(0) .timeWindow(Time.of(2500, MILLISECONDS), Time.of(500, MILLISECONDS)

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

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

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false

流处理是 Flink 的核心,流处理的数据集用 DataStream 表示.数据流从可以从各种各样的数据源中创建(消息队列.Socket 和 文件等),经过 DataStream 的各种 transform 操作,最终输出文件或者标准输出.这个过程跟之前文章中介绍的 Flink 程序基本骨架一样.本篇介绍 DataStream 相关的入门知识. Flink 101 为了学习 Flink 的朋友能查看到每个例子的源码,我创建了一个 GitHub 项目:https://github.com/duma

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

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

1.StreamExecutionEnvironment: StreamExecutionEnvironment是构建执行任务环境以及任务的启动的入口,主要具备以下几方面的职责: a.存储全局相关的参数,如执行环境配置ExecutionConfig.检查点配置CheckpointConfig,任务的转换算子transformations等等: private final ExecutionConfig config = new ExecutionConfig(); 执行环境的相关配置 priva

Where did we come from? With the 0.9.0-milestone1 release, Apache Flink added an API to process relational data with SQL-like expressions called the Table API. The central concept of this API is a Table, a structured data set or stream on which relat

1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种

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Flink一般架构和处理模型 本文翻译自General Architecture and Process Model --------------------------------------------------------------------- 一.处理过程 当Flink系统启动时,首先启动JobManager和一至多个TaskManager.JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是执行并行程序的worker.当系统以本地形式启动时,一个JobManag

Flink 剖析 1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为