在Flink 中,一般 Java 接口采用 Tuple 类型来组合多个字段,而 Scala 则更经常使用 Row 类型或 Case Class。相对于 Row,Tuple 类型存在两个问题,一个是字段个数不能超过 25 个,此外,所有字段不允许有 null 值。最后,Flink 也支持用户自定义新的类型和 TypeInformation,并通过 Kryo 来实现序列化,但是这种方式可...
ConnectedStreams提供了和 union 类似的功能,用来连接两个流,但是与 union 转换有以下几个区别: ConnectedStreams 只能连接两个流,而 union 可以连接多于两个流。 ConnectedStreams 连接的两个流类型可以不一致,而 union 连接的流的类型必须一致。 ConnectedStreams 会对两个流的数据应用不同的处理方法,并且双流之间可...
在 Flink 内部，changelog 记录由 RowData 表示，RowData 包括 4 种类型：+I (INSERT), -U (UPD ...
Flink 的窗口计算包括Time、Count、Session、Data-driven 等类型的窗口操作,可以灵活使用触发条件定制化来达到复杂的计算需求; 基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现容错机制:Flink 可以分布运行在多达上千个节点上,将一个大型计算任务流程分解成多个小的计算stage,再分布到节点上并行处理。任务执行过程中,分布式Snapshot(通...
三种格式的区别: statement 语句级,binlog 会记录每次一执行写操作的语句。 相对row 模式节省空间,但是可能产生不一致性,比如 update tt set create_date=now() 如果用 binlog 日志进行恢复,由于执行时间不同可能产生的数据就不同。 优点: 节省空间
RowData 代表了一行的数据，在 RowData 上面会有一个元数据的信息 RowKind，RowKind 里面包括了插入(+I)、更新前(-U)、更新后(+U)、删除(-D)，这样和数据库里面的 binlog 概念十分类似。通过 Debezium 采集的数据，包含了旧数据(before)和新数据行(after)以及原数据信息(source)，op 的 u 表示是 update ...
而我们这里重点关注批计算和流计算,那么这两者有什么区别呢? 数据时效性不同:流式计算具有实时、低延迟等特点;批量计算则是非实时、高延迟的。 数据特征不同:流式计算的数据一般是动态的、没有边界的,数据像水流一样源源不断,你不知道什么时候会结束(数据没有边界);而批量计算的数据则是静态的,每次处理的数据...
将表转换为DataStream或DataSet时,需要指定生成的数据类型,即要将表的每一行转换成的数据类型。通常,最方便的转换类型就是Row。当然,因为结果的所有字段类型都是明确的,我们也经常会用元组类型来表示。 表作为流式查询的结果,是动态更新的。所以,将这种动态查询转换成的数据流,同样需要对表的更新操作进行编码,进而有...
十九RDD、DataFrame和DataSet的区别 1. RDD和DataFrame、Dataset的共性 三者均为Spark分布式弹性数据集,Spark 2.x 的DataFrame被Dataset合并,现在只有DataSet和RDD。三者有许多相同的算子如filter、map等,且均具有惰性执行机制。 2. DataFrame和DataSet的区别 DataFrame是分布式Row对象的集合,所有record类型均为Row。Dataset...
RowData数据结构在SQL内部设计出来为了:抽象类接口,在不同场景有适合的高性能实现。包含RowKind,契合流计算中的CDC数据格式。遵循SQL规范,比如包含精度信息。对应SQL类型的可枚举的数据结构。■Upsert与PrimaryKey流计算的一个典型场景是把聚合的数据写入到UpsertSink中,比如JDBC、HBase,当遇到复杂的SQL时,时常会出现:...