实时计算框架Flink - 专题

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Flink8：Flink流处理Api之Source
流处理基本步骤： Source 1. 从集合读取数据运行代码，打印结果： SLF4J: Failed to load class "org.s...

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Flink7：Flink流处理Api之Environment
流处理基本步骤： Environment getExecutionEnvironment创建创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。如果程...

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Flink9：Flink流处理Api之Transform转换算子
流处理基本步骤： Transform转换算子总体分为三部分：基本转换算子、聚合算子、多流转换算子基本转换算子有：map,flatMap,fil...

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Flink10：Flink支持的数据类型
Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我们需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送...

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Flink11：实现UDF函数——更细粒度的控制流
1. 函数类（Function Classes） Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)。例如MapFunction,...

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Flink12：Flink流处理Api之sink
流处理基本步骤： sink Flink没有类似于spark中foreach方法，让用户进行迭代的操作。虽有对外的输出操作都要利用Sink完成。最...

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Flink6：Flink运行架构（数据流和执行图）
所有的Flink程序都是由三部分组成的：Source、Transformation、Sink。做各种各样的转换操作，Source是负责读取数据源...

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Flink5：Flink运行架构（Slot和并行度）
上一章节已经说过在Flink里面任务调度原理，这里面我们看到具体来说还有很多细节没有完整地说明白，比方说前面提到的TaskManager里面的s...

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Flink3：Flink部署
1.standalone模式 1.1 安装解压缩 flink-1.7.0-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz修改 fli...

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Flink4：运行架构（运行时的组件和基本原理）
Flink运行架构主要涉及一下三个方面：1.Flink运行时的组件2.任务提交流程3.任务调度流程 1. Flink运行时的组件整体上分为四大...

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