Table usersTable = tenv.fromDataStream(users, $("id"), $("name"), $("balance"),$("rowtime").rowtime()); // Table orders = tableEnv.from("Orders"); Table result = usersTable.distinct(); DataStream<Tuple2<Boolean, Row>> resultDS = tenv.toRetractStream(result, Row.class); result...
countsStreaming: org.apache.flink.streaming.api.scala.DataStream[(String, Int)] = org.apache.flink.streaming.api.scala.DataStream@6a478680 scala> countsStreaming.print() res3: org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSink[(String, Int)] = org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStr...
创建DataStreamvalds5:DataStream[String]=senv.fromCollection(ListBuffer("spark","flink"))ds5.print()//6.用Vector创建DataStreamvalds6:DataStream[String]=senv.fromCollection(Vector("spark","flink"))ds6.print()//7.用Queue创建DataStreamvalds7:DataStream[String]=senv.fromCollection(Queue("spark","flink"...
// 根据value的某个属性分组,相当于mysql的group by // 通常分组之后,就要求和、求一些统计数据了 dataStream.keyBy(value -> value.getSomeKey()); dataStream.keyBy(value -> value.f0); dataStream .keyBy(value -> value.getSomeKey()) .sum("field") // 根据字段求和还可以求最大值最小值等 .print...
一、DataStream API概述 Flink 中的 DataStream 程序是对数据流(例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合)进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源(例如消息队列、套接字流、文件)创建的。结果通过 sink 返回,例如可以将数据写入文件或标准输出(例如命令行终端)。Fli
所以下面将Flink的算子分为两大类:一类是DataSet,一类是DataStream。 DataSet 一、Source算子 1. fromCollection fromCollection:从本地集合读取数据 例: 代码语言:javascript 复制 val env=ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val textDataSet:DataSet[String]=env.fromCollection(List("1,张三","2,李四","3,王...
SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user 这种聚合方式,就叫作“分组聚合”(group aggregation)。从概念上讲,SQL 中的分组聚合可以对应 DataStream API 中 keyBy()之后的聚合转换,它们都是按照某个 key 对数据进行了划分,各自维护状态来进行聚合统计的。在流处理中,分组聚合同样是一个持续...
publicclassWordCountExampleReduce{DataStream ds;publicstaticvoidmain(String[]args)throws Exception{//构建环境final ExecutionEnvironment env=ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//通过字符串构建数据集DataSet<String>text=env.fromElements("Who‘s there?","I think I hear them. Stand, ho! Who‘s...
针对datastream api 大家都比较熟悉了,还是那句话,在 datastream 中,你写的代码逻辑是什么样的,它最终的执行方式就是什么样的。 但是对于 flink sql 的执行过程,大家还是不熟悉的。 因此本文通过以下章节使用 ETL,group agg(sum,count等)简单聚合类 query 带大家走进一条 flink sql query 逻辑的世界。帮大家至少...
Flink从入门到精通之-05 DataStream API 5.1 执行环境(Execution Environment) 5.1.1 创建执行环境 5.1.2 执行模式(Execution Mode) 5.1.3 触发程序执行 5.2 源算子(Source) 5.2.1 准备工作 5.2.2 从集合中读取数据 5.2.3 从文件读取数据 5.2.4 从 Socket 读取数据 ...