Xiaohu_BigData

摘要： 导入依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.46</version> </dependency> 编译代码 package com.wyh. 阅读全文

摘要： 导入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.11</artifactId> <version>1.7.2</version> </dependen 阅读全文

摘要： 添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.bahir</groupId> <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId> <version>1.0</version> </dependency> 编写代码 pa 阅读全文

摘要： package com.wyh.streamingApi.sink import java.util.Properties import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.fl 阅读全文

摘要： Flink Table & SQL 概述背景我们在前面的课时中讲过 Flink 的分层模型，Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，下图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。 Table API 和 SQL 处于最顶端，是 Flink 提供的高级 API 阅读全文

摘要： 一、Split 和 Select （使用split切分过的流是不能被二次切分的） DataStream --> SplitStream : 根据特征把一个DataSteam 拆分成两个或者多个DataStream. SplitStream --> DataStream:从一个SplitStream中 阅读全文

摘要： 曾经提到过，Flink 很重要的一个特点是“流批一体”，然而事实上 Flink 并没有完全做到所谓的“流批一体”，即编写一套代码，可以同时支持流式计算场景和批量计算的场景。目前截止 1.10 版本依然采用了 DataSet 和 DataStream 两套 API 来适配不同的应用场景。 DateSe 阅读全文

摘要： Flink 的核心语义和架构模型我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的 API。 Flink 核心概念Streams（流），流分为有界流和无界流。有界流指的是有固定大小 阅读全文

摘要： Flink Table & SQL WordCountFlink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 一个完整的 Flink SQL 编写的程序包括如下三部分。 Source Operator：是对外部数据源的抽象, 阅读全文

摘要： 批处理代码： package com.wyh.wc import org.apache.flink.api.scala._ /** * 批处理代码 */ object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建一个批处理的一个环境 阅读全文