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...
简介:本篇内容包含三部分展开介绍Stream Processing with Apache Flink:1、并行处理和编程范式;2、DataStream API概览及简单应用;3、 Flink 中的状态和时间。 作者|崔星灿 本篇内容包含三部分展开介绍Stream Processing with Apache Flink: 并行处理和编程范式DataStream API概览及简单应用Flink 中的状态和时间 一、并行...
Flink 必知必会经典课程2:Stream Processing with Apache Flink 简介: 本篇内容包含三部分展开介绍Stream Processing with Apache Flink:1、并行处理和编程范式;2、DataStream API概览及简单应用;3、 Flink 中的状态和时间。作者|崔星灿 本篇内容包… 阿里云网站 新书速评: Stream Processing With Apache Flink(既生瑜...
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3章 Apache Flink的体系结构,前一章讨论了分布式流处理的重要概念,比如并行化、时间和状态。在本章中,我们将介绍Flink的体系结构,并描述Flink如何处理我们之前讨论过的流处理方面的问题。特别地,我们解释了Flink的流程架
Apache Flink 是一个开源流处理框架,由 Apache 软件基金会支持。它设计用于处理无界(无限)和有界(有限)数据流。Flink 提供了高性能、低延迟的流处理能力,并支持复杂的流处理操作,如窗口、聚合、连接等。Flink 还具有强大的容错能力,能够在发生故障时保证数据处理的正确性。 2. 阐述流处理(Stream Processing)的基本...
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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...
Chapter 1. Introduction to Stateful Stream Processing Apache Flink is a distributed stream processor with intuitive and expressive APIs to implement stateful stream processing applications. It efficiently runs such applications … - Selection from Strea