process function相对于前文所述的map、flatmap、filter算子来说,最大的区别是其让开发人员对数据的处理逻辑拥有更大的自由度;同时,ProcessFunction 继承了RichFunction,因而具备了getRuntimeContext() ,open() ,close()等方法; 在不同类型的datastream上,(比如keyed stream
RichFunction,可以有生命周期方法,还可以获取运行时上下文,进行状态编程 ProcessFunction可以获取到timestamp和watermark,可以注册定时器,指定某个时间点发生的操作,还可以输出侧输出流 2、ProcessFunction解析 所有的ProcessFunction都继承自RichFunction接口,所以都有open()、close()和getRuntimeContext()等 1、processElem...
* ProcessFunction有两个泛型类,一个输入一个输出 */publicstaticclassCountWithTimeoutFunctionextendsProcessFunction<Tuple2<String,Long>,Tuple2<String,Long>>{privateValueState<CountWithTimestamp>state;//最先调用@Overridepublicvoidopen(Configuration parameters)throws Exception{//根据上下文获取状态state=getRunti...
override defopen(parameters:Configuration):Unit={// 从RuntimeContext中获取状态mediaState=getRuntimeContext.getState(newValueStateDescriptor[String]("mediaStatusState",classOf[String]))}override defprocessElement1(stock:StockPrice,context:KeyedCoProcessFunction[String,StockPrice,Media,StockPrice]#Context,co...
这个状态需要使用富函数类的 getRuntimeContext()方法获取运行时上下文来定义,我们一般把它放在 open()生命周期方法中。之后每来一个UrlViewCount,就把它添加到当前的列表状态中,并注册一个触发时间为窗口结束时间加 1毫秒(windowEnd + 1)的定时器。待到水位线到达这个时间,定时器触发,我们可以保证当前窗口所有 url...
自定义处理函数主要继承了ProcessFunction。有两个泛型类型参数:I 表示 Input,也就是输入的数据类型;O 表示 Output,也就是处理完成之后输出的数据类型publicclassMyProcessFunctionextendsProcessFunction<I, O>{//打开时处理@Overridepublicvoidopen(Configuration parameters)throwsException {}/** ...
open()、close() 和 getRuntimeContext() 等方法。而 KeyedProcessFunction[KEY,IN,OUT] 还提供了另外两个方法: 1、processElement(value:IN,ctx:Context,out:Collector[OUT]),流中的每一个元素都会调用这个方法,调用结果将会放在Collector数据类型中输出。
keyedprocessfunction 中 open processelement ontimer关系 process time与cycle time,flinksql是不存储数据的,数据依赖自外部存储系统如mysql,kafka等因为动态表只是一个逻辑概念,所以Flink并不拥有数据本身。相反,动态表的内容存储在外部系统(例如数据库,键值存储
处理函数有很多种,最基础的应该ProcessFunction类,来看看它的类图,可见有RichFunction的特性open、close,然后自己有两个重要的方法processElement和onTimer: 常用特性如下所示: 处理单个元素; 访问时间戳; 旁路输出; 接下来写两个应用体验上述功能; 版本信息 开发环境操作系统:MacBook Pro 13寸, macOS Catalina 10....
open()、close() 和 getRuntimeContext() 等方法。而 KeyedProcessFunction[KEY,IN,OUT] 还提供了另外两个方法: 1、processElement(value:IN,ctx:Context,out:Collector[OUT]),流中的每一个元素都会调用这个方法,调用结果将会放在Collector数据类型中输出。