; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream... } } }); DataStream filtedDS = wordsDS.filter(new FilterFunction...; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction...Transformation //下面的操作相当于将数据随机分配一下,有可能出现数据倾斜 DataStream filterDS = longDS.filter(new FilterFunction
import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction...Integer, Integer>() {public Integer map(Integer value) throws Exception {return value + 1;}}).filter(new FilterFunction...value > 5;}});sink.print();//1> 10//14> 7//16> 9//13> 6//2> 11//15> 8}// lambda实现public static void filterFunction2...> 5);sink.print();//12> 7//15> 10//11> 6//13> 8//14> 9//16> 11}// 查询user id大于3的记录public static void filterFunction3...throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();filterFunction3
mydata = event.result.NewDataSet.Table as ArrayCollection; mydata.filterFunction
相关源码 https://github.com/Java-Edge/Flink-Tutorial下载安装 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release...; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction...word.toLowerCase().trim()); } } }).filter(new FilterFunction...应用程序都依赖于一组Flink库。...运行Flink应用程序时（在分布式部署中或在IDE中进行测试），Flink运行时库也必须可用。
序 本文主要研究一下flink DataStream的iterate操作 flink-streaming-16-638.jpg 实例 IterativeStream iteration...iterationBody = iteration.map (/*do something*/); DataStream feedback = iterationBody.filter(new FilterFunction...value > 0; } }); iteration.closeWith(feedback); DataStream output = iterationBody.filter(new FilterFunction.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream { /.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/IterativeStream.java @PublicEvolving public class IterativeStream
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口...9-Flink中的Time ......= null) { connection.close(); } } } Flink主类 public class MysqlSinkTest { public static void....addSource(consumer); DataStream> sourceStream = stream.filter((FilterFunction...); sourceStream.addSink(new MysqlSink()); env.execute("data to mysql start"); } } 所有代码，我放在了我的公众号，回复Flink
filter转换需要传入的参数需要实现FilterFunction接口，而FilterFunction内要实现filter()方法，就相当于一个返回布尔类型的条件表达式。...stream.filter(new FilterFunction() { @Override public boolean filter...所以在Flink中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过keyBy来完成的。...4、并行处理： Flink 是一个分布式流处理框架，因此 reduce 操作可以在多个并行任务（task）中同时进行。...6、故障恢复： Flink 提供了强大的故障恢复机制。
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口...9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink Flink消费Kafka...Flink主类 public class MysqlSinkTest { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment...env .addSource(consumer); DataStream> sourceStream = stream.filter((FilterFunction
一旦您学会如何完成批处理，就可以认识到Apache Flink在流处理功能上的强大之处！ 如何遵循示例进行编程 如果你想自己实现一些Apache Flink应用程序，首先你需要创建一个Flink项目。...首先，我们需要创建一个Flink执行环境，如果您在本地机器或Flink群集上运行Flink执行环境，其行为将会有所不同： 在本地机器上，它将创建一个拥有多个本地节点的完整的Flink集群。...integer) throws Exception { return integer * integer; } }) // Leave only even numbers .filter(new FilterFunction...movieName, new HashSet(Arrays.asList(genres))); } }); DataSet filteredMovies = movies.filter(new FilterFunction...现在，当我们有一个电影数据集时，我们可以实现算法的核心部分并过滤出所有的动作电影： DataSet filteredMovies = movies.filter(new FilterFunction
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇，该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource，为以后的深入学习打好基础，由以下三部分组成： 直接API：即本篇，除了准备环境和工程...的DataSource三部曲文章链接 《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》 《Flink的DataSource三部曲之二:内置connector》 《Flink的DataSource...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.util.Collector; import org.apache.flink.util.StringUtils...先试试最简单的generateSequence，创建指定范围内的数字型的DataSource： package com.bolingcavalry.api; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction...dataStream = env.generateSequence(1, 10); //做一次过滤，只保留偶数，然后打印 dataStream.filter(new FilterFunction
什么是Flink的并行度 Flink的并行度是指在Flink应用程序中并行执行任务的级别或程度。它决定了任务在Flink集群中的并发执行程度，即任务被划分成多少个并行的子任务。...在Flink中，可以通过设置并行度来控制任务的并行执行。并行度是根据数据或计算的特性来确定的，可以根据任务的特点和所需的处理能力进行调优。...将一个任务的并行度设置为N意味着将该任务分成N个并行的子任务，这些子任务可以在Flink集群的不同节点上同时执行。...Flink会根据配置的并行度自动对任务进行数据切分和任务调度，以实现高效的并行处理。 选择合适的并行度需要在平衡性、吞吐量和可伸缩性之间权衡。...env.addSource(new VideoOrderSource()); DataStream filterDS = videoOrderDS.filter(new FilterFunction
filter 转换需要传入的参数需要实现 FilterFunction 接口，而FilterFunction 内要实现 filter()方法，就相当于一个返回布尔类型的条件表达式。...// -Filter-1 传入匿名类实现FilterFunction接口 stream.filter(new FilterFunction() { @Override public...filter(Event e) throws Exception { return e.user.equals("Mary"); } }); // -Filter-2 传入FilterFunction...例如： MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction 等。...} } } 匿名函数实现 // -1 函数类型 -匿名函数 SingleOutputStreamOperator data = stream01.filter(new FilterFunction
这是接上文的flink之Datastream1，文章链接 https://cloud.tencent.com/developer/article/2428018?...1、函数类（Function Classes） 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...因此之前写过实现MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction的自定义函数，且此类函数用处不大，这里不过多赘述。...2、匿名函数 flink的这个函数只能在某个算子里面实现， 比如之前keyBy算子，如下 KeyedStream keyedStream = stream.keyBy...富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。
读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可，虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分，但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑，并且该部分没有打包在二进制的发布包里面...//ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/datastream/kafka/ 参数设置 以下参数都必须...; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema... //TODO 2.transformation SingleOutputStreamOperator etlDS = kafkaDS.filter(new FilterFunction...主题 --> Flink -->etl ---> flink_kafka2主题--->控制台消费者 //准备主题 /export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create
实现思路 首先，采用Flink负责把Kafka上的Binlog数据拉取到HDFS上。...import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.alibaba.fastjson.parser.Feature; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction...; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.core.fs.Path...// transform SingleOutputStreamOperator cityDS = stream .filter(new FilterFunction...处理时间指的是消息到达 Flink 程序的时间，这点并不符合我们的需求。
往期推荐： Flink基础：入门介绍 Flink基础：DataStream API Flink深入浅出：资源管理 Flink深入浅出：部署模式 Flink深入浅出：内存模型 Flink深入浅出：JDBC...Source从理论到实战 Flink深入浅出：Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析 Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform...public void flatMap(TaxiRide taxiRide, Collector out) throws Exception { FilterFunction...中，也支持扩展到本地磁盘 水平扩展：状态支持在集群中扩缩容，通过调整并行度，自动拆分状态 可查询：Flink的状态可以在外部直接查询 Rich函数 Flink有几种函数接口，包括FilterFunction...Flink支持几种不同类型的状态，最简单的一种是valueState。对于每个key，flink都为它保存一个对象，在上面的例子中对象是Boolean。
前言 使用 flink 很长一段时间了，突然发现竟然没有计算过 topN，这可是 flink 常见的计算场景了， 故自己想了一个场景来计算一下。...基于 Flink 1.12 场景 外卖员听单的信息会发到单独一个 topic 中，计算一个每天有多少个 外卖员听单以及总共的听单次数。...))); SingleOutputStreamOperator process = env.addSource(consumer).filter(new FilterFunction...) throws Exception { StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(org.apache.flink.api.common.time.Time.hours...parameters) throws Exception { StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(org.apache.flink.api.common.time.Time.hours
按照操作系统维度进行新老用户的分析 关键字：操作系统 OS 老用户nu 维度先从单一的开始 扩展:操作系统 省份的维度 写入数据到Redis 官方文档https://bahir.apache.org/docs/flink.../current/flink-streaming-redis/ org.apache.bahir...flink-connector-redis_2.11 1.0 ...= null).filter(new FilterFunction() { @Override public boolean filter
What Apache Flink Apache Flink 是一个==分布式大数据处理引擎==，可对==有限数据流和无限数据流==进行==有状态计算==。...各种集群环境 可部署standalone、Flink on yarn、Flink on Mesos、Flink on k8s等等 Flink Application Streams 数据在真实世界中是不停产生不停发出的...而在Flink中，状态是保存在内部程序中，减少了状态存取的不必要的I/O开销，更大吞吐量和更低延时。 第一个 Flink 程序 开发环境要求 主要是Java环境和Maven环境。...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic...} // }) // .print(); // // text.filter(new FilterFunction
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