toc: true title: Flink 从 0 到 1 学习 -- Flink Data transformation(转换) date: 2018-11-04 tags: Flink 大数据 流式计算 前言 在第一篇介绍 Flink 的文章 <<从0到1学习Flink>-- Apache Flink 介绍> 中就说过 Flink 程序的结构 Flink 应用程序结构就是如上图所示: 1.Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:

准备工作 1.安装查看 Java 的版本号,推荐使用 Java 8. 安装 Flink 2.在 Mac OS X 上安装 Flink 是非常方便的.推荐通过 homebrew 来安装. brew install apache-flink 3.检查安装: flink --version 结果: Version: 1.6.0, Commit ID: ff472b4 4.启动 flink zhisheng@zhisheng  /usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0/

官宣 | Apache Flink 1.12.0 正式发布,流批一体真正统一运行! 原创 Apache 博客 [Flink 中文社区](javascript:void(0) 翻译 | 付典 Review | 徐榜江.朱翥 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

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

摘要: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.目前,Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布,该版本有什么样的里程碑意义,又具有哪些重点改动和新功能呢?本文中,阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍. 演讲嘉宾介绍: 本次分享主要分为以下三个方面: Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新

8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布,早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码.当前 Flink 1.9.0是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次发版,修改代码150万行,此次发版不仅在结构上有重大变更,在功能特性上也更加强大与完善.本文将为大家介绍 Flink 1.9.0 有哪些重大变更与新增功能特性. 在此先简单回顾一下阿里巴巴 Blink 开源的部分要点: Blink 开源的

有个输出0和1的BIASED RANDOM,它以概率p输出1,以概率1-p输出0,以此RANDOM函数为基础,生成另一个RANDOM函数,该函数以1/2的概率输出1,以1/2的概率输出0 题目解答: 两次调用该RANDOM函数,如果其概率为P(x),调用2次 P(1) = p       P(0) = 1-p P'(1) =p      P'(0) = 1-p 概率如下: 11  p*p        10  p*(1-p) 01 (1-p)*p   00 (1-p)*(1-p) 观察发现 运行

Apache Flink: Apache Flink 1.5.0 Release Announcement https://flink.apache.org/news/2018/05/25/release-1.5.0.html Apache Flink 1.5.0 Release Announcement 25 May 2018 Fabian Hueske (@fhueske) The Apache Flink community is thrilled to announce the 1.5.

原文连接 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/stream/operators/windows.html Windows是无限数据流(infinite streams)处理的核心,Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶(buckets)",可以在这些桶上做计算操作. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,第二段是非分组的流.区别是分组的stream调用ke

一.DataSet API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or 继承RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的source. 类型: 基于文件 readTextFile(path) 读取文本文件,文件遵循TextInput

github地址:https://github.com/wxzz/CSharpFlinkgitee地址:https://gitee.com/wxzz/CSharpFlink 1 概述及背景 我们有一个全国性质的面向工业的公有云平台,通过专线或4G的链路方式实时向平台传输数据,每天处理1亿条左右的数据量,为现场用户提供实时的在线服务和离线数据分析服务.现在已经上线稳定运行有将近3年的时间.同时也为工业企业提供私有云建设服务. 我们计划使用Flink作为云平台后台的实时计算部分,基本实现数据点的聚合

int a = 12345678; //格式为sring输出//   Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0}adsfasdf",a); //   Label2.Text = "asdfadsf"+a.ToString()+"adsfasdf"; //   Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0:C}adsfasdf",a);//asdfadsf￥

//格式为sring输出 //   Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0}adsfasdf",a); //   Label2.Text = "asdfadsf"+a.ToString()+"adsfasdf"; //   Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0:C}adsfasdf",a);//asdfadsf￥1,234.00adsfasdf

int a = 12345678; //格式为sring输出//   Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0}adsfasdf",a);//   Label2.Text = "asdfadsf"+a.ToString()+"adsfasdf";//   Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0:C}adsfasdf",a);//asdfadsf￥1,

String.Format数字格式化输出 {:N2} {:D2} {:C2} (转) //格式为sring输出 // Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0}adsfasdf",a); // Label2.Text = "asdfadsf"+a.ToString()+"adsfasdf"; // Label1.Text = string.Format("asdfadsf{0:C}adsfasdf&

原文地址:http://blog.csdn.net/u012843100/article/details/60885763 今天在学习Python核心编程的时候,十进制浮点数那段看到一个有趣的事情. >>>0.1 0.1000000000000001 为什么会这样?文中是这样解释的: 这是因为语言绝大多数C语言的双精度实现都遵守IEEE754规范,其中52位用于底.因此浮点值只能有52位精度,类似这样的值用二进制表示只能像上面那样被截断.0.1的二进制表示是0.1100110011001

闲来无事,编个Flink 1.9 玩玩 1.下载flink.flink-shaded 源码.解压 flink flink-shaded 7.0 [venn@venn release]$ ll total drwxrwxr-x. venn venn Sep : flink-release- drwxrwxr-x. venn venn Sep : flink-shaded-release-7.0 -rw-rw-r--. venn venn Sep : release-.tar.gz -rw-rw-r

多项式输出 (poly.pas/c/cpp) [问题描述] 一元n次多项式可用如下的表达式表示: 其中,称为i次项,ai称为i次项的系数.给出一个一元多项式各项的次数和系数,请按照如下规定的格式要求输出该多项式: 1. 多项式中自变量为x,从左到右按照次数递减顺序给出多项式. 2. 多项式中只包含系数不为0的项. 3. 如果多项式n次项系数为正,则多项式开头不出现“+”号,如果多项式n次项系数为负,则多项式以“-”号开头. 4. 对于不是最高次的项,以“+”号或者“-”号连接此项与前一项,分别表

求一个 a*x*x*x+b*x*x+c*x+d 的解 题目很简单,但是我输出了-0.00,然后就一直卡着,这个问题以后要注意. 让0.00 编程-0.00的方法有很多. 第一种就是直接特判 if(fabs(x-0)<eps) x=0; 第二种就是+eps,但是这样可能会有问题 第三种就是二分的时候让答案往正的输出(这个是针对我这个题目的) 我觉得第三种比较靠谱,所以就写了第三个 然后就是让这个eps的精度变高一点,这样的话,浮点误差就比较小. #include <cstdio> #inc

Flink提供了FlinkKafkaConsumer08,使用Kafka的High-level接口,从Kafka中读取指定Topic的数据,如果要从多个Topic读取数据,可以如下操作: 1.application.conf中配置 如果使用了配置管理库typesafe.config,可以在其application.conf按如下方式配置List类型的元素: myToicList:["t1","t2","t3"] 2.读取配置文件 object M

#!/user/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-count = 0while count < 10: count += 1 if count == 7 : continue print(count)