简介 Flink中的DataSet程序是实现数据集转换（例如，过滤，映射，连接，分组）的常规程序....最初从某些Source源创建数据集（例如，通过读取文件或从本地集合创建） 结果通过sink返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如命令行终端） Flink程序可以在各种环境中运行...该类指定迭代器返回的元素的数据类型 generateSequence（from，to） - 并行生成给定时间间隔内的数字序列。...以下代码将Integer对的DataSet转换为Integers的DataSet： Scala实现 Java实现 10.2 filter Scala实现 Java实现 10.3 mapPartition...map-partition函数将分区作为Iterable获取，并且可以生成任意数量的结果值。 每个分区中的元素数量取决于并行度和先前的操作。
1 基本的 API 概念 Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。...可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。 在DataSet的情况下，数据是有限的 而对于DataStream，元素的数量可以是无限的 这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。...可以看出底层使用了数据源 3 Flink 项目流程剖析 Flink程序看起来像是转换数据集合的常规程序。...这与Scala的元组形成对比，但Java的常规索引更为一致。...所有未标识为POJO类型的类都由Flink作为常规类类型处理。 Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无法访问其内容（即，用于有效排序）。 使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。
1 基本的 API 概念 Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。...最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。...可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。 在DataSet的情况下，数据是有限的 而对于DataStream，元素的数量可以是无限的 这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。...这与Scala的元组形成对比，但Java的常规索引更为一致。...所有未标识为POJO类型的类都由Flink作为常规类类型处理。 Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无法访问其内容（即，用于有效排序）。 使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。
您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet数据有限的情况下，对于一个DataStream元素的数量可以是无界的。 这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。...集合最初通过在弗林克程序添加源创建和新的集合从这些通过将它们使用API方法如衍生map，filter等等。 Flink程序看起来像是转换数据集合的常规程序。...keyBy("word") .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1)) .sum("count") // 打印输出并设置使用一个并行度...使用IDEA开发离线程序 Dataset是flink的常用程序，数据集通过source进行初始化，例如读取文件或者序列化集合，然后通过transformation（filtering、mapping、joining...、grouping）将数据集转成，然后通过sink进行存储，既可以写入hdfs这种分布式文件系统，也可以打印控制台，flink可以有很多种运行方式，如local、flink集群、yarn等. 1. scala
Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序（例如，Filter，映射，连接，分组）。数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。...该函数将分区作为Iterable流来获取，并且可以生成任意数量的结果值。每个分区中的数据元数量取决于并行度和先前的 算子操作。...generateSequence(from, to) - 并行生成给定间隔中的数字序列。...DataSet myLongs = env.fromCollection(longIt, Long.class); 广播变量 除了常规的 算子操作输入之外，广播变量还允许您为 算子操作的所有并行实例提供数据集...然后，算子可以将数据集作为集合访问。 // 1.
结合版本，这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载。...Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序（例如，Filter，映射，连接，分组）。数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。...该函数将分区作为Iterable流来获取，并且可以生成任意数量的结果值。每个分区中的数据元数量取决于并行度和先前的 算子操作。...generateSequence(from, to) - 并行生成给定间隔中的数字序列。...然后，算子可以将数据集作为集合访问。// 1.
通常而言，OO转FP会显得相对困难，这是两种根本不同的思维范式。张无忌学太极剑时，学会的是忘记，只取其神，我们学FP，还得尝试忘记OO。自然，学到后来，其实还是万法归一。...Scala提供了非常丰富的并行集合，它的核心抽象是splitter与combiner，前者负责分解，后者就像builder那样将拆分的集合再进行合并。在Scala中，几乎每个集合都对应定义了并行集合。...那么，什么时候需要将集合转换为并行集合呢？这当然取决于集合大小。但这并没有所谓的标准值。...并行集合会启动多个线程来执行，默认情况下，会根据cpu核数以及jvm的设置来确定。...JVM的编译与纯粹的静态编译不同，Java和Scala编译器都是将源代码转换为JVM字节码，而在运行时，JVM会根据当前运行机器的硬件架构，将JVM字节码转换为机器码。
可以复制集合的对象创建一个支持并行操作的分布式数据集（ParallelCollectionRDD）。一旦该RDD创建完成，分布数据集可以支持并行操作，比如在该集合上调用Reduce将数组的元素相加。...下面以Scala语言进行操作，展示如何从一个数组创建一个并行集合，并进行数组元素相加操作。 ...((a, b) => a + b) res2: Int = 15 并行集合创建的一个重要参数是slices的数目，它指定了将数据集切分为几个分区。...下面以Scala语言进行操作为例，展示如何从一个数组创建一个并行集合。 ...@1d4cee08 一旦创建了并行集合，distFile变量实质上转变成新的RDD，可以使用Map和Reduce操作将所有行数的长度相加： distFile.map(s => s.length).reduce
下面是 fold 函数在在序列（1,2,3,4,5）的演示，生成序列 “start-1”，”start-1-2”，”start-1-2-3”，… : Java版本: DataStream<String...Last 5 seconds of data 1.10 Window Apply WindowedStream → DataStream AllWindowedStream → DataStream 将常规函数应用于整个窗口...例如，应用于序列（1,2,3,4,5）时，将序列 fold 为字符串 start-1-2-3-4-5： Java版本: windowedStream.fold("start", new FoldFunction...上游操作向其发送元素的下游操作的子集取决于上游和下游操作的并行度。例如，如果上游操作并行度为2并且下游操作并行度为4，则一个上游操作将向两个下游操作分配元素，而另一个上游操作将分配给另外两个下游操作。...另一方面，如果下游操作并行度为2而上游操作并行度为4，则两个上游操作将分配给一个下游操作，而另外两个上游操作将分配给另一个下游操作。
1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...实现： 在引擎盖下，Flink将文件读取过程分为两个子任务 目录监控 数据读取 这些子任务中的每一个都由单独的实体实现。监视由单个非并行（并行性= 1）任务实现，而读取由并行运行的多个任务执行。...3.3 基于集合 fromCollection(Collection) 从Java Java.util.Collection创建数据流。集合中的所有数据元必须属于同一类型。...generateSequence(from, to) 并行生成给定间隔中的数字序列。...过滤掉零值的过滤器 Scala Java 4.2 union DataStream *→DataStream 两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流 如果将数据流与自身联合
RDD集合中，主要有两种方式：并行化本地集合（Driver Program中）和引用加载外部存储系统（如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Elasticsearch等）数据集。...并行化集合 由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。...{SparkConf, SparkContext} /** * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD * - 将Scala集合转换为RDD * sc.parallelize...(seq) * - 将RDD转换为Scala中集合 * rdd.collect() * rdd.collectAsMap() */ object SparkParallelizeTest...中集合Seq序列存储数据 val linesSeq: Seq[String] = Seq( "hello me you her", "hello
最近研究了一些scala并发的知识，总结一下。 一.简介 即时响应性是一项决定任何应用程序成败的关键因素。有两种方式来提高即时响应性：1.多线程，并行运行多个任务。...二.惰性求值 1.短路控制，scala不会向前看，所以用到lazy。 注意：多个变量绑定，后续调用，顺序不可预知。 2.惰性集合，创建临时视图，调用的时候立即求值。...3.无限流转换有限流 有限序列 无限流-》Stream 三.并行集合 顺序集合 顺序集合上的方法行为：它们为它们的集合中的每个元素顺序地执行它们的操作。 并行集合 ，Scala 都拥有其并行版本。...我们可以使用par()和seq()方法来在顺序集合及其并行版本之间进行相互转换。...一个Actor将只会处理一条消息。Actor模型具有与生俱来的线程安全性。 多个Actor并发地运行，同时处理多条消息。 Actor是异步。 不会阻塞调用者。 不用显示创建一个线程池，显示调度任务。
SparkContext对象来访问Spark，这个对象代表对计算集群的一个连接 三、RDD编程 1.RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集），就是分布式的元素集合...，这些操作都在分区中获益 五、数据读取与保存 1.将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素，也可以将多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是将数据作为...文本文件读取，然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作，在Java和Scala中也可以使用一个自定义Hadoop格式来操作JSON数据 3.SequenceFile是由没有相对关系结构的键值对文件组成的常用...、序列化格式、内存管理、硬件供给 九、Spark SQL 1.三大功能： 可能从各种结构化数据源中读取数据 不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行数据查询，也支持外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC.../ODBC）连接Spark SQL进行查询 支持与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等 2.提供了SchemaRDD，是存放Row对象的
RDD简介 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了函数式编程模式，很好地契合了Scala的集合操作。...原生数据空间转RDD 原生的SCALA数据集合可以转换为RDD进行操作 包含一下两种方式 makeRDD parallelize 存储文件转RDD Partition（分区） 一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成...n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量，影响着程序的并行度，所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步。...集合的话，在特定的格式下，会根据数量量来创建分区makeRdd 读取HDFS上的数据时根据块的数量来划分分区数 Spark核心概念 – 宽依赖和窄依赖 RDD父子依赖关系：窄（ Narrow）依赖和宽
并行集合 Scala Java Python 可以在您的 driver program (a Scala Seq) 中已存在的集合上通过调用 SparkContext 的 parallelize... 方法来创建并行集合。...例如，这里是一个如何去创建一个保存数字 1 ~ 5 的并行集合。...后面我们将介绍 distributed dataset（分布式数据集）上的操作。 并行集合中一个很重要参数是 partitions（分区）的数量，它可用来切割 dataset（数据集）。...MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将 RDD 以序列化的 Java 对象的形式进行存储（每个分区为一个 byte 数组）。
Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。...弹性分布式数据集 (RDD) Spark 围绕弹性分布式数据集 (RDD) 的概念展开，RDD 是可以并行操作的元素的容错集合。...并行数据集合 通过在驱动程序（Scala Seq）中的现有集合上调用 SparkContext 的 parallelize 方法来创建并行化集合。 复制集合的元素以形成可以并行操作的分布式数据集。...例如，我们可以调用 distData.reduce((a, b) => a + b) 来将数组的元素相加。 我们稍后将描述对分布式数据集的操作。 并行集合的一个重要参数是将数据集切割成的分区数量。...注意：在 Python 中，存储的对象将始终使用 Pickle 库进行序列化，因此您是否选择序列化级别并不重要。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。...示例函数应用于序列（1,2,3,4,5）时，将序列折叠到字符串“start-1-2-3-4-5”中： val result: DataStream[String] = windowedStream.fold...另一方面，如果downstream 操作具有并行性2，而upstream 操作具有并行性4，则两个upstream 操作将分配到一个downstream 操作，而另外两个upstream 操作将分配到其他...E),generateSequence（from，to） - 并行生成给定间隔中的数字序列。 4，Custom addSource - 附加一个新的源函数。...此外，集合数据源不能并行执行（parallelism = 1）。 3，Iterator Data Sink Flink还提供了一个接收器来收集DataStream的测试和调试结果。
你可以用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 将一个 source 关联到你的程序。...从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。 3.4 迭代并行器创建数据流 注意！...class 参数指定迭代器返回元素的数据类型 3.5 基于时间间隔创建数据流 generateSequence 基于给定间隔内的数字序列并行生成数据流。...--scala版本--> 2.11 <!...dataStreamSource_04=env.fromParallelCollection(splittableIterator,Long.TYPE); // 05 基于给定间隔内的数字序列并行生成数据流
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。...并行化集合 在你驱动程序的现有集合上调用 JavaSparkContext 的 parallelize 方法创建并行化集合(Parallelized collections)。...集合的元素被复制以形成可以并行操作的分布式数据集。...并行化集合的一个重要参数是将数据集分割成多少分区的 partitions 个数。Spark 集群中每个分区运行一个任务(task)。典型场景下，一般为每个CPU分配2－4个分区。...将这些设置与使用输入源的 Hadoop 作业相同。
RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 操作集合的方式，进行各种并行操作...可以将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合，它提供了一种只读、只能有已存在的RDD变换而来的共享内存，然后将 所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。...所以，RDD只支持 粗颗粒变换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统）存储下来；变换序列指，每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换 过来的以及如何重建某一块数据的信息。...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。...（1）如何获取RDD a.从共享的文件系统获取，（如：HDFS） b.通过已存在的RDD转换 c.将已存在scala集合（只要是Seq对象）并行化 ，通过调用SparkContext的parallelize
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