flink中的API源代码支持
Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它提供了丰富的API源代码支持。
Flink的API源代码支持可以分为以下几个方面：
- 数据流API（DataStream API）：Flink的数据流API允许开发人员以声明式方式编写流处理应用程序。它提供了丰富的操作符和转换函数，例如map、filter、reduce、keyBy等，可以对数据流进行各种转换和操作。此外，DataStream API还支持事件时间和水位线处理、窗口操作、状态管理等高级特性，以及与外部系统的集成。
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- 批处理API（DataSet API）：除了流处理，Flink还提供了批处理API，称为DataSet API。开发人员可以使用DataSet API编写批处理作业，对离线数据进行分析和处理。DataSet API提供了类似于数据流API的操作符和转换函数，例如map、filter、reduce、groupBy等。
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- 表格API（Table API）：Flink还提供了表格API，允许开发人员使用SQL类似的语法查询和处理数据。表格API提供了更简洁和易用的方式来操作和分析数据。
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总结：
Flink的API源代码支持包括数据流API、批处理API和表格API，开发人员可以根据需求选择合适的API来编写流处理和批处理作业。腾讯云提供了相关的产品和服务，例如腾讯云流数据分析、腾讯云分布式大数据 Hadoop和腾讯云分布式数据库 TDSQL-C，可以与Flink进行集成，提供全面的解决方案。
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1回答
flink是否提供了定期从api轮询并从中创建数据流对象以供进一步处理的方法？ 我们目前将消息推送到kafka，并通过kafka阅读。有没有办法通过flink直接轮询api？
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如何从设计角度解释Flink流不支持左连接/完全连接表示？如何通过Flink DataStream API (如果能够立即转发连接事件)来实现它？是否有一种方法可以扩
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public class Classifier implements MapFunction<Tweet, Tweet
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在使用Scala代码将数据从输出NiFi端口传输到Flink方面，我需要一些帮助。import org.apache.flink.streaming.connectors.nifi.NiFiSourceimport org.apache.flink.streaming.<
浏览 0提问于2017-07-17得票数 0
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因为它们是DataSet和DataStream API的一部分，所以可以在一个工作中完成我想要做的事情吗？
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在CentOS (CentOS 8.0.1905 (64位))上，我尝试在Flink(1.9)上运行Python(3.6.8)版本的WordCount程序，如所述。我得到的错误如下。同样的环境在Java版本的WordCount程序中也可以很好地工作。我在这里遗漏了什么？任何帮助都是非常感谢的。错误
$ ./bin/flink run -py examples/python/table/batch
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如何为flink批处理配置检查点。我有兴趣知道检查指针是如何在内部工作的。由于检查点每隔一段时间就会发生，如果作业在下一个点之前失败，那么如果它重新启动也不会有任何重复处理。flink是否检查每个操作员、接收器和源的检查点？
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