这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了flink的datastream基本转换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-411814.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-411814.html
到了这里，关于flink的datastream基本转换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
用户自定义函数（ user-defined function ， UDF ），即用户可以根据自身需求，重新实现算子的逻辑。 用户自定义函数分为： 函数类 、 匿名函数 、 富函数类 。 Flink 暴露了所有 UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如 MapFunction 、 FilterFunction 、 ReduceFunction 等。所
参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/datastream_api.html Data Sources Source是程序读取其输入的位置，您可以使用 env.addSource（sourceFunction） 将Source附加到程序中。Flink内置了许多预先实现的SourceFunction，但是您始终可以通过实现SourceFunction(non-parallel sources)来编写自定
一个flink程序，其实就是对DataStream的各种转换。具体可以分成以下几个部分： 获取执行环境（Execution Environment） 读取数据源（Source） 定义基于数据的转换操作（Transformations） 定义计算结果的输出位置（Sink） 触发程序执行（Execute） flink 程序可以在各种上
学习文档：Flink 官方文档 - DataStream API - 概览 学习笔记如下： Flink 的 DataStream API： 数据里的起始是各种 source，例如消息队列、socket 流、文件等； 对数据流进行转换，例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合等； 结果通过 sink 返回，例如可以将数据写入文件或标准输出。 Da
union联合：被unioin的流中的数据类型必须一致 connect连接：合并的两条流的数据类型可以不一致 connec后，得到的是ConnectedStreams 合并后需要根据数据流是否经过keyby分区 coConnect: 将两条数据流合并为同一数据类型 keyedConnect 目前所使用的大多数Sink, 都是基于2PC的方式来保证状态
新建project： pom文件 Main类（先用批的方式测试） 创建测试文件 运行程序 ------------------------------------------------- Main类（用批的方式测试） 运行程序
学习文档：《Flink 官方文档 - DataStream API - 算子 - 窗口》 学习笔记如下： 窗口（Window）：窗口是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的 “桶” 中，再对每个 “桶” 加以处理。 Keyed Windows 在 Keyed Windows 上使用窗口时，要调用 keyBy(...) 而后再调用 window(..
搭建Kafka 参考：centos7下kafka2.12-2.1.0的安装及使用_kafka2.12-2.1.0 steam_QYHuiiQ的博客-CSDN博客 启动zookeeper 启动kafka 查看进程 创建topic 查看topic列表 导入pom依赖 新建类 启动程序 在终端向kafka生产数据，同时观察程序控制台flink的读取情况 如图说明flink从kafka成功读取数据。
新建类 运行程序 方式一： 方式二：
以postgrsql 作为数据源时，Date和timesatmp等类型cdc同步读出来时，会发现一下几个问题： 源表： sink 表： 解决方案：在自定义序列化时进行处理。 java code scala code mysql cdc也会出现上述时区问题，Debezium默认将MySQL中datetime类型转成UTC的时间戳({@link io.debezium.time.Timestamp})，时区是
