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 对单个字段进行KeyBy操作...
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...
Flink SQL的Sink表只支持全字段数据插入,不支持指定字段数据插入和更新操作,那后面结果表增加字段如何处理? 首先我们需要给Sink指定主键,如果输出存储是声明了主键(primary key)的数据库(例如,RDS/ES/HBASE等),数据流的输出结果有以下2种情况: 如果根据主键查询的数据在数据库中不存在,则会将该数据插入数据库。 如...
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。
env.execute("flink keyBy transformatiion"); } } 执行以上代码,输出结果如下: (up,1) (study,1) (day,1) (day,1) (good,1) (good,1) 按字段表达式来定义key 也可以使用字段表达式来定义key。可以使用基于字符串的字段表达式来引用嵌套的字段,并为分组、排序、连接或联合分组定义key。字段表达式使得在...
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...
如果需要指定多个字段当做联合的Key,可以写成keyBy(0,1),如果写成字符串形式在字符串中指定多个key,还可以写成keyBy("f0","f1")的形式。 二.使用Field Expression来指定key 可以使用Field Expression来指定key,一般作用的对象可以是类对象,或者嵌套的Tuple格式的数据。
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。
keyBy 绝大多数情况,我们要根据事件的某种属性或数据的某个字段进行分组,对一个分组内的数据进行处理。如下图所示,keyBy算子根据元素的形状对数据进行分组,相同形状的元素被分到了一起,可被后续算子统一处理。比如,多支股票数据流处理时,可以根据股票代号进行分组,然后对同一股票代号的数据统计其价格变动。又如,电商...