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Flink TaskSlot，算子链和并行度
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用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。 这部分内容将描述 Flink DataStream API 中基本的数据转换 API，数据转换后各种数据分区方式，以及算子的链接策略。 1. Map ： 输入一个元素同时输
注： 本文只涉及DataStream 原因：随着大数据和流式计算需求的增长，处理实时数据流变得越来越重要。因此，DataStream由于其处理实时数据流的特性和能力，逐渐替代了DataSet成为了主流的数据处理方式。 目录 DataStream API （基础篇） 前摘： 一、执行环境 1. 创建执行环境 2. 执
一步一个脚印，一天一道面试题 该文章有较多引用文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/572170629?utm_id=0 并行度 Parallelism 概念作用 并行度是作用于 算子 的单位。Flink 的每个算子都可以单独设置并行度。一般来说，并行度越大，处理能力越大，处理的就越快。 Slot 概念作用 Slot 是 Flink
一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、
目录 1.背景 2.coGroup算子源码分析 2.1完整的coGroup算子调用流程 2.2coGroup方法入口 2.3 CoGroupedStreams对象分析 2.4WithWindow内部类分析 2.5CoGroupWindowFunction函数分析 3.修改源码支持获取迟到数据测输出流 3.1复制CoGroupedStreams 3.2新增WithWindow.sideOutputLateData方法 3.3新增WithWindow构造方法 3
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数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。 map 是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个 “一 一映射”，消费一个元素就产出一个元素 。 我们只
Flink是一种一站式处理的框架，既可以进行批处理（DataSet），也可以进行流处理（DataStream） 将Flink的算子分为两大类：DataSet 和 DataStream 1.1 fromCollection 从本地集合读取数据 1.2 readTextFile 从文件中读取 1.3 readTextFile 遍历目录 对一个文件目录内的所有文件，包括所有子目录中的
![[flink 实时流基础]源算子和转换算子](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/04/847286-1.png)
Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataStream进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源（data source），而读取数据的算子就是源算子（source operator）。所以，source就是我们整个处理程序的输入端。 在Flink1.12以前，旧的添加source的方式，是调用执行环境的addSource()方
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(..
