在本文中，我将向您介绍如何使用Apache Flink来实现简单的批处理算法。我们将从设置我们的开发环境开始，接着你会看到如何加载数据，处理数据集以及将数据写回到外部系统。 为什么使用批处理？...您可能已经听说流处理是“现在最新的热点”，而且Apache Flink恰好就是一个流处理工具。这可能会产生一个问题：为什么我们仍然需要学习如何实现批处理应用程序？...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。...title：电影的标题。 genres：将每部电影其他电影区分开的类型列表。 我们现在可以在Apache Flink中加载这个CSV文件并执行一些有意义的处理。...在最后一行中，我们指定了CSV文件中每一列的类型，Flink将为我们解析数据。 现在，当我们在Flink集群中加载数据集时，我们可以进行一些数据处理。
我们一般在写网络请求的时候，如果不涉及什么MVP，或者别的，就一个简单网络请求，然后再成功的结果里刷新View，请求过程中总不能白屏吧，所以有些人可能会让转一个圈，或者显示加载中的布局，然后等成功后再隐藏掉...{ /**加载中的view*/ private View loadingView; /**加载失败的view*/ private View errorView; /**加载数据为空的view...*/ STATE_SUCCESS(1),/*加载成功的状态*/ STATE_ERROR(2),/*加载失败的状态*/ STATE_EMPTY(3);/*加载数据为空的状态*/ private...这个布局就不用写了，就是你自己要显示的布局 那么具体在代码中如何使用呢，我们看下面这个Demo。...先是一个BaseFragment的基类。
这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。...> 注意：由于Apache Calcite中的一个问题，阻止用户类加载器被垃圾回收，我们不建议构建一个包含flink-table依赖项的fat-jar。...相反，我们建议将Flink配置为在系统类加载器中包含flink-table依赖关系。这可以通过将./opt文件夹中的flink-table.jar文件复制到./lib文件夹来完成。...2，注册TableSource TableSource提供对存储在诸如数据库（MySQL，HBase，...）的存储系统中的外部数据的访问，具有特定编码的文件（CSV，Apache [Parquet，Avro...Catalog 外部Catalog可以提供有关外部数据库和表的信息，例如其名称，模式，统计信息和有关如何访问存储在外部数据库，表或文件中的数据的信息。
Apache Flink 中对 Scala 2.12 的支持（FLINK-7811） Apache Flink 1.7.0 是第一个完全支持 Scala 2.12 的版本。...流式 SQL 中的时态表和时间连接（FLINK-9712） 时态表是 Apache Flink 中的一个新概念，它为表的更改历史提供（参数化）视图，并在特定时间点返回表的内容。...三、Flink SQL 的编程模型 Flink 的编程模型基础构建模块是流（streams）与转换 （transformations），每一个数据流起始于一个或多个 source，并终止于一个或多个 sink...一个完整的 Flink SQL 编写的程序包括如下三部分： Source Operator：Soruce operator 是对外部数据源的抽象, 目前 Apache Flink 内置了很多常用的数据源实现例如...最后以一个完整的示例展示了如何编写 Flink SQL 程序。Flink SQL 的简便易用极大地降低了 Flink 编程的门槛，是我们必需掌握的使用 Flink 解决流式计算问题最锋利的武器！
Flink程序程序看起来像转换数据集合的普通程序。...每个程序都由相同的基本部分组成： 获得一个执行环境 加载/创建初始数据 指定在这些数据上的转换操作 指定计算结果存放位置 触发程序执行 现在我们将对每一步进行一个简要的概述。...请注意，Java DataSet API的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.java包中找到，而Java DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api...Scala DataSet API的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.scala包中找到，而Scala DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api.scala...对于指定数据源，执行环境有多种方法可以从文件中读取数据：可以逐行读取，以CSV格式文件读取或使用完全自定义的数据输入格式。
Apache Flink Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。...DataSet API 首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink...将一个或多个字段上的每个输入分组，然后关联组。每对组调用转换函数。请参阅keys部分以了解如何定义coGroup键。...Broadcast the DataSet 分布式缓存 Flink提供了一个分布式缓存，类似于Apache Hadoop，可以在本地访问用户函数的并行实例。...此函数可用于共享包含静态外部数据的文件，如字典或机器学习的回归模型。
2、对于DataSet API输出算子中已经包含了对execute()方法的调用，不需要显式调用execute()方法，否则程序会出异常。...Flink作为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去...读取本地文件 读取HDFS数据 读取CSV数据 还包括一些特殊的文件格式，例如读取压缩文件数据，或者基于文件的 source （遍历目录） 针对上述陈述的几种方式，下面将一一展示代码的书写...") //3.输出打印 hdfsFileSource.print() } } 1.2.2.2 读取 CSV 数据 import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment...flink 支持多种文件的存储格式，包括 text 文件，CSV 文件等。
“ Apache Flink的Table API提供了对数据注册为Table的方式， 实现把数据通过SQL的方式进行计算。...Apache Flink在获取TableEnviroment对象后，可以通过Register实现对数据源与数据表进行注册。注册完成后数据库与数据表的原信息则存储在CataLog中。...TableSink注册 当数据处理、计算完成后就需要写入到外部的数据中。外部数据包括文本(CSV、Apache[Parquet、ORC、Avro])、数据库、KV库、消息队列等。...注册 Apache Flink除了实现内部的CataLog作为所有Table的元数据存储介质之外还可以把CataLog放到其他的存储介质中。...Apache Flink官方提供了InMemoryCataLog的实现，开发者可以参考来实现其他的存储介质的CataLog。
简介： Flink入门——DataSet Api编程指南Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。...DataSet API----首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html我们可以选择Flink...将一个或多个字段上的每个输入分组，然后关联组。每对组调用转换函数。请参阅keys部分以了解如何定义coGroup键。...Broadcast the DataSet分布式缓存----Flink提供了一个分布式缓存，类似于Apache Hadoop，可以在本地访问用户函数的并行实例。...此函数可用于共享包含静态外部数据的文件，如字典或机器学习的回归模型。
---- 1.4 DataSet 的 Transformation 1.4.1 map 将DataSet中的每一个元素转换为另一个元素。...示例: 有两个 csv 文件，有一个为 score.csv，一个为 subject.csv，分别保存了成绩数据以及学科数据。 ?...成绩 Score（唯一 ID、学生姓名、学科 ID、分数——Double 类型） 4) 分别使用 readCsvFile 加载 csv 数据源，并制定泛型 5) 使用 join...一些提示，可以使得你的 join 更快，但是首先我们要简单了解一下 Flink 如何执行 join 的。...OPTIMIZER_CHOOSES:(默认的)Flink的优化器决定两个数据集如何 join。
部署与测试 下载地址 https://archive.apache.org/dist/flink/ 本次以Flink 1.9.3版本为例 运行 Flink 需要安装 Java 7.x 或更高的版本 java...语法 加载数据 import org.apache.flink.api.scala....单数据流基本转换 基于Key的分组转换 对数据分组主要是为了进行后续的聚合操作，即对同组数据进行聚合分析。...groupBy会将一个DataSet转化为一个GroupedDataSet，聚合操作会将GroupedDataSet转化为DataSet。如果聚合前每个元素数据类型是T，聚合后的数据类型仍为T。...与批处理不同，这些聚合函数是对流数据进行数据，流数据是依次进入Flink的，聚合操作是对之前流入的数据进行统计聚合。sum算子的功能对该字段进行加和，并将结果保存在该字段上。
Flink 的 SQL 支持，基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite（Apache 开源 SQL 解析工具）。 ?...当然，如果想使用用户自定义函数，或是跟 kafka 做连接，需要有一个 SQL client，这个包含在 flink-table-common 里。...所以，blink 不支持表和DataSet 之间的转换，批处理作业将不转换为 DataSet 应用程序，而是跟流处理一样，转换为 DataStream 程序来处理。...它会维护一个Catalog-Table 表之间的 map。 表（Table）是由一个标识符来指定的，由 3 部分组成：Catalog 名、数据库（database）名和对象名（表名）。...05 5、测试案例 （新） 需求： 将一个txt文本文件作为输入流读取数据过滤id不等于sensor_1的数据实现思路： 首先我们先构建一个table的env环境通过connect提供的方法来读取数据然后设置表结构将数据注册为一张表就可进行我们的数据过滤了
Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子，以供参考。...Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import...org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple10; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.java.BatchTableEnvironment...都只是进行了数据的简单查询，和打印。
实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对Core API编程， 如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API （有界数据集）。...这些流畅的API提供了用于数据处理的通用构建块，例如各种形式的用户指定的转换，连接，聚合，窗口，状态等。在这些API中处理的数据类型在相应的编程语言中表示为类。...该 Table API遵循（扩展）关系模型：表有一个模式连接（类似于在关系数据库中的表）和API提供可比的 算子操作，如选择，项目，连接，分组依据，聚合等 Table API程序以声明方式定义应该执行的逻辑...Flink的SQL支持基于实现SQL标准的Apache Calcite。无论输入是批输入（DataSet）还是流输入（DataStream），任一接口中指定的查询都具有相同的语义并指定相同的结果。...此API的核心概念是Table用作查询的输入和输出。本文档显示了具有 Table API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册Table，如何查询Table以及如何发出Table。
大数据的处理流程 2 DataSet & DataStream Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。 可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。...每个程序包含相同的基本部分： 获得执行环境， 加载/创建初始数据， 指定此数据的转换， 指定放置计算结果的位置， 触发程序执行 Scala版本 我们现在将概述每个步骤 Scala DataSet API...4 延迟执行 所有Flink程序都是延迟执行：当执行程序的main方法时，数据加载和转换不会立即执行。而是创建每个操作并将其添加到程序的计划中。...程序是在本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 延迟执行使我们可以构建Flink作为一个整体计划单元执行的复杂程序，进行内部的优化。 5 指定keys 上述程序中的这些数据如何确定呢？...这些用于参数化函数（请参阅将参数传递给函数），创建和完成本地状态，访问广播变量以及访问运行时信息（如累加器和计数器） 7 支持的数据类型 Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。...import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api....将表转换为 DataStream 或 DataSet 时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。通常，最方便的转换类型就是 Row。...得到的数据会增加一个 Boolean 类型的标识位（返回的第一个字段），用它来表示到底是新增的数据（Insert），还是被删除的数据（老数据， Delete）。...整体来讲，Query 都会表示成一个逻辑查询计划，然后分两步解释： 优化查询计划 解释成 DataStream 或者 DataSet 程序 而 Blink 版本是批流统一的，所以所有的
加载数据 代码中加载 import org.apache.flink.api.scala....导出到HDFS //写入到HDFS val output2 = "hdfs://bdedev/flink/Student002.csv" ds2.writeAsCsv(output2, rowDelimiter...的Transformation转换主要包括四种： 单数据流基本转换 基于Key的分组转换 多数据流转换 数据重分布转换 单数据流基本转换 基于Key的分组转换 对数据分组主要是为了进行后续的聚合操作，...groupBy会将一个DataSet转化为一个GroupedDataSet，聚合操作会将GroupedDataSet转化为DataSet。如果聚合前每个元素数据类型是T，聚合后的数据类型仍为T。...与批处理不同，这些聚合函数是对流数据进行数据，流数据是依次进入Flink的，聚合操作是对之前流入的数据进行统计聚合。sum算子的功能对该字段进行加和，并将结果保存在该字段上。
从本地集合获取数据 import org.apache.flink.api.scala._ /** * author: YangYunhe * date: 2019/8/3 18:59 *...读文件获取数据 import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.types.StringValue /** * author...读取有标准结构化的数据(例如CSV文件) val ds4: DataSet[Student] = env.readCsvFile( filePath = hdfsPath, // 文件路径...,启用带引号的字符串解析 * 如果字段的第一个字符是引号字符,则字符串将被解析为带引号的字符串,引号字符串中的字段分隔符将被忽略 * 如果带引号的字符串字段的最后一个字符不是引号字符...", "name", "age", "sex") // Array[String],指定映射到CSV字段的POJO的字段,CSV字段的解析器将根据POJO字段的类型和顺序自动初始化 )
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。...每个程序包含相同的基本部分： 获得执行环境， 加载/创建初始数据， 指定此数据的转换， 指定放置计算结果的位置， 触发程序执行 Scala版本 我们现在将概述每个步骤 Scala DataSet API...[20190615031759942.png] [20190615031916536.png] 4 延迟执行 所有Flink程序都是延迟执行：当执行程序的main方法时，数据加载和转换不会立即执行。...这些用于参数化函数（请参阅将参数传递给函数），创建和完成本地状态，访问广播变量以及访问运行时信息（如累加器和计数器） 7 支持的数据类型 Flink对DataSet或DataStream中可以包含的元素类型设置了一些限制...此外，Flink可以比一般类型更有效地处理POJO。 以下示例显示了一个包含两个公共字段的简单POJO。
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