流应用程序通常将其结果发送到某些外部系统,如Apache Kafka、文件系统或数据库。Flink提供了一个维护良好的流接收器集合,可用于将数据写入不同的系统。也可以实现自己的流接收器。还有一些应用程序不输出结果,但将结果保留在内部,通过Flink的可查询状态特性提供服务。 在我们的示例中,结果是一个DataStream[SensorReading]...
Flink为Apache Kafka、Kinesis、RabbitMQ、Apache Nifi、各种文件系统、Cassandra、ElasticSearch和JDBC提供连接器。此外,Apache Bahir项目还为ActiveMQ、Akka、Flume、Netty和Redis提供了额外的Flink连接器。为了在应用程序中使用提供的连接器,需要将其依赖项添加到项目的构建文件中。我们在“引入外部和Flink依赖项”章节中解...
Stream Processing with Apache Flink中文版-- 第10章 操作Flink和流式应用程序,流处理应用程序是长时间运行的,它们的工作负载通常是不可预测的。连续运行数月的流作业并不少见,因此其操作需求与短期批处理作业的操作需求非常不同。考虑这样一个场景:您在部署的应用程序
Stream Processing with Apache Flink中文版-- 第8章 与外部系统的读写交互,数据可以存储在许多不同的系统中,比如文件系统、对象存储、关系数据库系统、键值存储、搜索索引、事件日志、消息队列等等。每一类系统都是为特定的访问模式设计的,并且擅长于服务于特定的目的。
好久没更了,简短的水一篇。。。 这本《Stream Processing With Apache Flink》是今年(2019)4月底刚出的新书,大概一年前预购的,话说我都忘记我买过这本书了... 接到快递时候一脸懵逼… —_— 如果没有读过《 Str…
import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 通常有两种方式提供TypeInformation,第一种是在继承function class的时候实现ResultTypeQueryable接口 另一种是在Java DataStream API中,使用returns()方法指出operator return type 5. Defining Keys and Referencing Fields 太基础,掠过 6. Implementing Functions 太基础,...
Get started with Apache Flink, the open source framework that enables you to process streaming data—such as user interactions, sensor data, and machine logs—as it arrives. With this practical guide, you’ll learn how to use Apache Flink’s stream processing APIs to implement, continuously run...
简介: 快速学习 Stream Processing with Apache Flink 开发者学堂课程【开源Flink 极客训练营:Stream Processing with Apache Flink】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。 课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/760/detail/13338 Stream Processing with Apache Flink 1、时间相关 API 目标...
Apache StreamPark 支持 Flink 多版本演示, https://streampark.apache.org, 视频播放量 656、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 10, 视频作者 ApacheStreamPark, 作者简介 ,相关视频:Apache StreamPark 开发管理Flink SQL作业,Apache StreamPark
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