flink里面没有hive的collection_list以及collection_set的函数,因此我们需要自定义聚合函数也就是相当于是AGGREGATION来实现,多条数据汇集输出对应的一条数据。 2023-01-29 15:13:40 发布于江苏 举报 赞同 评论 打赏 V主宰 FlinkSQL没有提供collect_set函数,但有一个collect函数可以实现同等功能,使用格式为: COLLE...
flink里面没有hive的collection_list以及collection_set的函数,可以继承AggregateFunction类来实现 2022-12-27 23:31:15 发布于河北 举报 赞同 评论 打赏 问答分类: SQL 流计算 实时计算 Flink版 问答地址:开发者社区 > 大数据与机器学习 > 大数据开发治理DataWorks > 问答 版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发...
collect(OutputTag outputTag, StreamRecord record) 发送数据,这个方法和 Collector 接口中的 collect 方法作用是一样的,但是这个 collect 方法多了一个 OutputTag 参数,也就是说这个方法主要用在侧流输出场景下。 emitLatencyMarker(LatencyMarker latencyMarker) 发送 LatencyMarker 它是一种特殊的数据,用来测量数据的...
1、需求描述 基于Flink1.14.4集群,有一批基于某个主键生成的collect函数结果数据,需要转换为字符串传到下游Kafka。由于collect()函数生成的结果是一个多行的集合MutiSet<varchar(100)>,FlinkSQL中暂未支持concat_ws或者concat函数,因此无法将collect生成的多行结果直接通过现有SQL函数转换为一行字符串。基于以上原因,需要...
out.collect(str)})})} }).print()env.execute("cogroupjoin")} } 2. Socket数据源1 [atguigu@hadoop52 ~]$ nc -l 9999 1001000 hello 1005000 java 1003000 hello [这条被丢弃了]1010000 xixi 3. Socket数据源2 [atguigu@hadoop52 ~]$ nc -l 8888 1002000 hello 1005000 java 1001000 hello [这条...
Files、Socket streams、Kafka、RabbitMQ、Flume、Collections、 Implement your own和SourceFunction.collecto Flink程序运行图 Flink是一种master-Slave架构,它在启动的时候就会产生了JobManger以及TaskManager。事实上在Flink程序中还包含两个组件,这两个组件一个叫resource manager,主要负责了资源的调度与管理,另外一个称...
StreamRecord<RowData>element) throwsException {longnow=getProcessingTimeService().getCurrentProcessingTime();longcurrentBatch=now-now%intervalMs;if (currentBatch>currentWatermark) {currentWatermark=currentBatch;// emitoutput.emitWatermark(newWatermark(currentBatch)); }output.collect(element);}@Override...
(i).toStringcollector.collect(data)}}})AsyncDataStream.unorderedWait(source,new RichAsyncFunction[String,String] {//自定义的数据源异步处理类override defopen(parameters: Configuration): Unit = {// 初始化}override def asyncInvoke(input: String, resultFuture: ResultFuture[String]): Unit = {// 将...
在Apache Flink中使用DataSet的collect()函数时出现问题可能是由于以下原因之一: 1. 数据量过大:如果数据集非常大,尝试将整个数据集收集到驱动程序的内存中可能会导致内存溢出...
(Tentity,Collector<Tuple2<String,Integer>>collector)throws Exception{Tuple2<String,Integer>tuple=Tuple2.of(entity.getKey(),1);collector.collect(tuple);}});//5 滑动窗口进行分组聚合统计(keyBy:将key相同的分到一个组中)DataStream<Tuple2<String,Integer>>windowStream=keyedDataStream.keyBy(0).time...