原文地址:http://50vip.com/35.html 一.为什么使用元组tuple? 元组和列表list一样,都可能用于数据存储,包含多个数据:但是和列表不同的是:列表只能存储相同的数据类型,而元组不一样,它可以存储不同的数据类型,比如同时存储int.string.list等,并且可以根据需求无限扩展. 比如说在web应用中,经常会遇到一个问题就是数据分页问题,查询分页需要包含几点信息:当前页数.页大小:查询结果返回数据为:当前页的数据记录,但是如果需要在前台显示当前页.页大小.总页数等信

转自链接:http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/4514659.html 一.为什么使用元组tuple? 元组和列表list一样,都可能用于数据存储,包含多个数据:但是和列表不同的是:列表只能存储相同的数据类型,而元组不一样,它可以存储不同的数据类型,比如同时存储int.string.list等,并且可以根据需求无限扩展. 比如说在web应用中,经常会遇到一个问题就是数据分页问题,查询分页需要包含几点信息:当前页数.页大小:查询结果返回数据为:当前页的数据记

元组类型,即 Tuple 常在脚本语言中出现,例如 Scala 的 ("Unmi", "china@qq.com", "blahbla").元组可认为是象数组一样的容器,它的目的是让你方便构造和引用,例如 Pair 可认为是一个只能存两个元素的元组,像是个 Map: 真正的元组应该是可以任意多个元素的容器,绕来绕去,它还是数组,或列表,所以我们实现上还是要借助于数组或是列表. 先看 Scala 中什么是元组: val tuple = ("

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

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt

关于Flink相关的概念性东西就不说了,网上都有,官网也很详尽.本文主要记录一下Java使用Flink的简单例子. 首先,去官网下载Flink的zip包(链接就不提供了,你已经是个成熟的程序员了,该有一定的搜索能力了),解压后放到你想放的地方. 进入主目录后,是这样子的   image.png 你可以简单的看下其目录结构,然后就回到你喜欢的IDE创建一个工程吧. 使用IDEA创建一个maven项目,然后加入相应的依赖即可.也可以按照Flink官网的方式去创建一个maven工程,然后导入你喜欢的I

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa

Maven依赖 源头 <dependencies> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.8</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink<

一.首先建立一个上传的界面,取名为a.jsp,代码如下 <%@ page contentType="text/html; charset=utf-8" language="java" import="java.sql.*" errorPage="" %> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme

类型抽取和序列化 本文翻译自Type Extraction and Serialization Flink处理类型的方式比较特殊,包括它自己的类型描述,一般类型抽取和类型序列化框架.该文档描述这些概念并解释其机理. Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别,所以本文描述的问题仅与其中一种API相关 一.Flink中对类型的处理 一般处理类型时,我们并不干涉,而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型.与之相反的,Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的信息. 1

维基百科在 IRC 频道上记录 Wiki 被修改的日志,我们可以通过监听这个 IRC 频道,来实时监控给定时间窗口内的修改事件.Apache Flink 作为流计算引擎,非常适合处理流数据,并且,类似于 Hadoop MapReduce 等框架,Flink 提供了非常良好的抽象,使得业务逻辑代码编写非常简单.我们通过这个简单的例子来感受一下 Flink 的程序的编写. 通过 Flink Quickstart 构建 Maven 工程 Flink 提供了 flink-quickstart-java

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 首先我们来看一下编程结构: 编程结构 public class S

1. Flink简介 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流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API,对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

1. 写在前面 在大数据实时计算方向,天猫双11的实时交易额是最具权威性的,当然技术架构也是相当复杂的,不是本篇博客的简单实现,因为天猫双11的数据是多维度多系统,实时粒度更微小的.当然在技术的总体架构上是相近的,主要的组件都是用到大数据实时计算组件Flink(当然阿里是用了基于Flink深度定制和优化改装的Blink).下图是天猫双11实时交易额的大体架构模型及数据流向(参照https://baijiahao.baidu.com/s?id=1588506573420812062&wfr=spi

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确

Motivation I/O access, for the most case, is a time-consuming process, making the TPS for single operator much lower than in-memory computing, particularly for streaming job, when low latency is a big concern for users. Starting multiple threads may

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/event_timestamp_extractors.html 根据官网描述,Flink提供预定义的时间戳提取/水位线发射器.如下: Flink provides abstractions that allow the programmer to assign their own timestamps and emit their own watermarks. Mor

1. mac平台安装flink(默认最新版) brew install apache-flink 安装结果: Version 1.7.1, commit ID: 89eafb4 2. jdk版本,我尝试使用了Java8和Java11,都能兼容 3. 在flink的安装目录下,启动flink 目录一般默认在/usr/local/Cellar/apache-flink/1.7.1/ (查找flink安装目录:find / -name flink) ./start-cluster.sh 4. 访问lo