1. 理解Flink的KeyBy操作 KeyBy算子用于根据指定的Key将数据流分区。这个Key可以是数据流中的某个字段,也可以是多个字段的组合。通过KeyBy,Flink能够确保具有相同Key的数据被发送到同一个任务(Task)中,从而可以在该任务上执行聚合、连接等操作。 2. 如何在Flink中使用KeyBy对单个字段进行操作 对单个
val streamMap = stream.map { x=> x*2} 1. flatMap 也就是将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合 例如: 一个List想要打散按照空格分隔提取数据可以这样做: List("a b", "c d").flatMap(line => line.split(" ")) 最终结果是: List(a,b,c,d val streamFlatMap = stream.flatMap{ x => x.spl...
String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId()); --源码简介: key做了两次hash: 第一次:自己调用hashcode方法 第二次:mermerhash 两次hash之后,对默认值128 取模 ,得到一个ID值
有一些转换(如join、coGroup、keyBy、groupBy)要求在元素集合上定义一个key。还有一些转换(如reduce、groupReduce、aggregate、windows)可以应用在按key分组的数据上。 Flink的数据模型不是基于key-value对的。因…
1.10到1.11相当于是去除了多key的辅助keyBy方法，本身内部就是组成tuple。原因不清楚。
如果指定keyBy(0),则使用整个Tuple2作为key(以Integer和Float为key)。如果要使用嵌套中Tuple2的某个字段,则必须使用下面介绍的字段表达式指定keys。 2. 使用字段表达式定义keys 你可以使用基于字符串的字段表达式来引用嵌套字段以及定义keys来进行分组,排序,连接或coGrouping。字段表达式可以非常容易地选择(嵌套)复合类型...
val dataStream:DataStream[(Int,Double)]=senv.fromElements((1,1.0),(2,3.2),(1,5.5),(3,10.0),(3,12.5))// 使用数字位置定义Key 按照第一个字段进行分组val keyedStream=dataStream.keyBy(0) 也可以使用字段名来指定Key,比如StockPrice里的股票代号symbol: ...
flink-java版学习-5-keyBy+max/min等聚合函数 keyBy:将Stream根据指定的Key进行分区,是根据key的散列值进行分区的(和sql的group by类似) max:对数据聚合,取最大值,非聚合字段,返回的是第一次的值 maxBy:和max类似,但是在非聚合字段返回的是当前最大值...
在定义窗口之前,首先要指定你的流是否应该被keyBy()分区,这个必须要窗口定义前确定。使用 keyBy(...) 后,不同的 key 会被划分到不同的流里面,每个流可以被一个单独的 task 处理。而相同的key将会被分配到同一个keyed Stream,被同一个task处理。
.keyBy(transaction -> transaction.userId) .sum("amount"); 这里,keyBy操作基于userId字段将交易数据分组。 现在,假设我们有以下交易数据流: User 1: $10 User 2: $5 User 1: $20 User 3: $15 同时,假设我们的Flink并行度为2。这意味着我们有两个并行任务来处理数据。