Flink DataStream API

的转换操作可分为三类类型: 单Single-DataStream Multi-DaataStream 物理分区 其中Single-DataStream操作定义了对单个DataStream数据集元素的处理逻辑 ，Multi-DataStream操作定义了对多个DataStream数据集元素的处理逻 Single-DataStream操作: Map [DataStream->DataStream] FlatMap Filter [DataStream->DataStream] KeyBy [DataStream->KeyedStream]: 以下两种数据类型将不能使用KeyBy方法对数据集进行重分区： 用户使用 DataStream ->DataStream] Connect, CoMap,CoFlatMap[DataStream ->DataStream]：Connect算子主要是为了合并两种或者多种不同数据类型的数据集 ->DataStream] Rescaling Partitioning: [DataStream ->DataStream] 广播操作（Broadcasting）: [DataStream ->DataStream

datastream操作步骤

Flink DataStream API

Hi~朋友，关注置顶防止错过消息 什么是流处理 流处理的基本模型 Tuple FlatMap Function RickFunction WordCount实现 DataStream 什么是流处理？ FlatMap FlatMap的作用是输入一个元素，输出多个元素，DataStream.flatMap方法通常需要传入一个FlatMapFunction，该函数中有一个flatMap方法用于将一个元素转换为多个元素 从上面的使用可以看出，Flink DataStream AP整个的核心就是代表流数据的DataStream对象，我们整个逻辑运算都是围绕DataStream对象进行操作然后产生新的DataStream 对象，对于DataStream 单条记录我们可以进行filter、map等操作，或者基于window对多条记录进行操作，同时我们也可以将单条流（DataStream）进行拆分，也可以对多条流进行合并，如下图 ： 在Flink中，最基础的流是DataStream，但是经过上面的操作以后可能会产生各种各样的流类型，目前Flink中的流的转换关系图如下： 在上面各式各样的流中，每个流都有自己独特的特点及操作，

flink之DataStream算子1

方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现；返回值类型还是DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。 ，而是会将DataStream转换为KeyedStream。 KeyedStream也继承自DataStream，所以基于它的操作也都归属于DataStream API。 所以可以这样理解：keyBy和聚合是成对出现的，先分区、后聚合，得到的依然是一个DataStream。而且经过简单聚合之后的数据流，元素的数据类型保持不变。 reduce操作也会将KeyedStream转换为DataStream。它不会改变流的元素数据类型，所以输出类型和输入类型是一样的。

elasticsearch使用之datastream

按照时间对数据进行切分，每个datastream索引都包含一个时间段内的数据。一般我们使用datastream来记录"日志数据","监控数据","指标数据"这类连续不断生成，且时序性较强的数据。 data stream的写入通常我们在使用datastream时，都会结合ILM对datastream索引进行管理。会自动根据datastream中写入的数据进行索引的滚动，以及全生命周期的管理。 对于datastream的写入 如下图所示，伴随着我们数据的写入，ILM会根据我们策略中配置的条件对datastream的索引进行切分，以保证datastream中的数据写入都是在最新的索引中，同时每个索引都是恒定大小 让datastream拥有最好的写入性能。 data stream的查询在对datastream进行查询时我们在操作上与查询索引没有太大的区别，也是通过search请求进行查询，datastream会根据我们的查询逻辑，将请求路由至符合条件的索引中

Flink DataStream编程指南

一，DataSet and DataStream Flink有一个特殊的类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为不可变的数据集合，可以包含重复的数据。 = env.readTextFile("file:///path/to/file") 这将创建一个DataStream，然后您可以应用转换来创建新的派生DataStream。 指定一个键，方法如下： DataStream<...> input = // [...] 关于嵌套元组的注释：如果您有一个包含嵌套元组的DataStream，例如： DataStream<Tuple3<Tuple2<Integer, Float>,String,Long>> ds; 指定keyBy 例如，DataStream <String>和DataStream <Long>的实例对于jvm来说是相同的。 Flink在准备执行程序时（当调用程序的main 方法时）需要类型信息。

Flink DataStream 类型系统 TypeInformation

Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象，同时也可以输出数据对象。因此，Flink 在内部需要能够处理这些对象。 (); // 创建 Integer 类型的数据集 DataStream<Integer> integerElements = env.fromElements(1, 2, 3); // 创建 String org.apache.flink.api.dag.Transformation.getOutputType(Transformation.java:479) at org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream.addSink (DataStream.java:1236) at org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream.print(DataStream.java 使用场景 4.1 Table 转 DataStream Table 转 DataStream 的时候，Table 并清楚 DataStream 的数据结构，因此需要给当前转换出来的 DataStream

聊聊flink DataStream的join操作

序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 实例 stream.join(otherStream) .where(<KeySelector>) .equalTo( /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { / /org/apache/flink/streaming/api/datastream/JoinedStreams.java @Public public class JoinedStreams<T1, T2> { /** The first input stream. */ private final DataStream<T1> input1; /** The second input stream. */ private final DataStream<T2> input2; public JoinedStreams(DataStream<T1> input1

flink之DataStream2

这是接上文的flink之Datastream1，文章链接 https://cloud.tencent.com/developer/article/2428018? 富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。 可以通过调用DataStream的broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。 也就是基于一个DataStream，定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。 案例需求：读取一个整数数字流，将数据流划分为奇数流和偶数流。

Flink DataStream多样化

Hi~朋友，关注置顶防止错过消息 DataStream KeyedStream ConnectedStreams WindowedStream WindowAssigner Evictor Trigger Time和WaterMark GitHub源码(https://github.com/echo9509/flink-learning) DataStream DataStream作为我们最基础的流处理类 ，我们可以通过一些方法可以其转换为其他形式的流，其中上图中的SplitStream在Flink 1.13.1版本已经进行了移除，现在DataStream中的方法如下图： connect：将两个流进行合并 ，形成ConnectedStream keyBy：在逻辑上将一个流按照某种规则划分为不同的分区，具有相同规则的记录被分配到同一个分区 windowAll：在DataStream上定义Window，Window 会根据某些特征对流事件进行分组 KeyedStream KeyedStream是在普通的DataStream基础上，我们通过一定的规则将在逻辑上将一条流划分为不同的分区，具有相同规则的记录会被分配到同一个分区

聊聊flink DataStream的window coGroup操作

序 本文主要研究一下flink DataStream的window coGroup操作 实例 dataStream.coGroup(otherStream) .where(0).equalTo( /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { <T1, T2> { private final DataStream<T1> input1; private final DataStream<T2> input2; public CoGroupedStreams(DataStream<T1> input1, DataStream<T2> input2) { this.input1 = requireNonNull /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> {

聊聊flink DataStream的connect操作

序 本文主要研究一下flink DataStream的connect操作 apache-flink-training-datastream-api-basics-34-638 (1).jpg DataStream.connect /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { ​ public <R> ConnectedStreams<T, R> connect(DataStream<R> dataStream) { return new ConnectedStreams <>(environment, this, dataStream); } ​ @PublicEvolving public <R> BroadcastConnectedStream (StreamExecutionEnvironment env, DataStream<IN1> input1, DataStream<IN2> input2) { this.environment

Flink DataStream 如何实现双流Join

Flink DataStream API 为我们提供了3个算子来实现双流 join，分别是： join coGroup intervalJoin 下面我们分别详细看一下这3个算子是如何实现双流 Join 下面我们一起看一下如何实现上图所示的滚动窗口 Join： // 绿色流 DataStream<Tuple3<String, String, String>> greenStream = greenSource.map 下面我们一起看一下如何实现上图所示的滑动窗口 Join： DataStream<String> result = orangeStream.join(greenStream) .where 下面我们一起看一下如何实现上图所示的滑动窗口 Join： DataStream<String> result = orangeStream.join(greenStream) .where Interval Join Flink 中基于 DataStream 的 Join，只能实现在同一个窗口的两个数据流进行 Join，但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况，导致两个流的数据进度不一致

聊聊flink DataStream的iterate操作

= initialStream.iterate(); DataStream<Long> iterationBody = iteration.map (/*do something*/); DataStream /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { / <T> originalInput; private long maxWaitTime; ​ protected IterativeStream(DataStream<T> dataStream <>(dataStream.getTransformation(), maxWaitTime)); this.originalInput = dataStream; this.maxWaitTime ({ "unchecked", "rawtypes" }) public DataStream<T> closeWith(DataStream<T> feedbackStream) { ​

聊聊flink DataStream的split操作

split为两个dataStream，一个outputName为even，另一个outputName为odd DataStream.split flink-streaming-java_2.11-1.7.0 /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { OUT> extends DataStream<OUT> { protected SplitStream(DataStream<OUT> dataStream, OutputSelector< >(dataStream.getTransformation(), outputSelector)); } public DataStream<OUT> select(String.. ，它定义了select方法，可以用来根据outputNames选择split出来的dataStream doc DataStream Transformations

聊聊flink DataStream的connect操作

序 本文主要研究一下flink DataStream的connect操作 DataStream.connect flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar! /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { public <R> ConnectedStreams<T, R> connect(DataStream<R> dataStream) { return new ConnectedStreams <>(environment, this, dataStream); } @PublicEvolving public <R> BroadcastConnectedStream (StreamExecutionEnvironment env, DataStream<IN1> input1, DataStream<IN2> input2) { this.environment

聊聊flink DataStream的split操作

split为两个dataStream，一个outputName为even，另一个outputName为odd DataStream.split flink-streaming-java_2.11-1.7.0 /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { ​ OUT> extends DataStream<OUT> { ​ protected SplitStream(DataStream<OUT> dataStream, OutputSelector >(dataStream.getTransformation(), outputSelector)); } ​ public DataStream<OUT> select(String. ，它定义了select方法，可以用来根据outputNames选择split出来的dataStream doc DataStream Transformations

快速入门Flink (8) —— DataStream 的 Transformation常用操作

---- 1、DataStream的Transformation 1.1 KeyBy 逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过散列分区来实现的。 {DataStream, KeyedStream, StreamExecutionEnvironment} /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/7/9 11:25 [String] = senv.fromElements("hadoop hadoop scala") // 3、数据组成元组类型 val wordAndOne: DataStream[ 而且这个 connectedStream 的组成结构就是保留原有的 dataStream 的结构体；这样我们就可以把不同的数据组装成同一个结构。 分成两个或者多个 DataStream。

聊聊flink DataStream的join操作

序 本文主要研究一下flink DataStream的join操作 flink-forward-berlin-2017-dongwon-kim-predictive-maintenance-with-apache-flink /org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream<T> { / /org/apache/flink/streaming/api/datastream/JoinedStreams.java @Public public class JoinedStreams<T1, input stream. */ private final DataStream<T2> input2; ​ public JoinedStreams(DataStream<T1> input1, DataStream<T2> input2) { this.input1 = requireNonNull(input1); this.input2 =

Flink实战(五) - DataStream API编程

例如，要从Apache Kafka中读取，您可以使用 addSource(new FlinkKafkaConsumer08<>(…)) 4 算子 算子将一个或多个DataStream转换为新的DataStream 4.1 filter DataStream→DataStream 计算每个数据元的布尔函数，并保存函数返回true的数据元。 过滤掉零值的过滤器 Scala Java 4.2 union DataStream *→DataStream 两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流 如果将数据流与自身联合 select SplitStream→DataStream 从拆分流中选择一个或多个流。 参考 DataStream API