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flink流批一体的关键

您好!您提到的“flink流批一体的关键”是Apache Flink,这是一个开源的流处理和批处理框架,它提供了一种高效、可扩展的方式来处理无界和有界数据流。

在Apache Flink中,流处理和批处理的关键是将两者结合在一起,以便在同一个系统中处理实时和批量数据。这意味着,Flink可以处理来自不同来源的数据,例如实时流数据和批量数据文件,并将它们组合在一起以执行复杂的数据处理任务。

Flink的优势在于它的低延迟和高吞吐量,这意味着它可以在处理大量数据时仍然非常快速和高效。此外,Flink还提供了一种可扩展的方式来处理数据,这意味着它可以轻松地处理大量数据,而不会遇到性能瓶颈。

Flink广泛应用于各种场景,例如实时数据分析、数据流处理、数据转换、数据聚合和实时ETL等。推荐的腾讯云相关产品是腾讯云流计算,它是一种基于Apache Flink的流处理服务,可以帮助用户快速构建、部署和管理实时数据流应用程序。产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/flink

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    Flink 和 Pulsar 的批流融合

    4 月 2 日,我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲,介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。...Pulsar 数据视图:分片数据流 Apache Flink 是一个流式优先计算框架,它将批处理视为流处理的特殊情况。...在对数据流的看法上,Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理,并假设对于批处理工作负载数据流是有限的,具有开始和结束。...对应用程序在数据和计算级别如何处理数据的视图基本一致,将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。...通过 Pulsar 的 Segmented Streams 方法和 Flink 在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的几个步骤,可以应用多种方法融合两种技术,提供大规模的弹性数据处理。

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    为了支持这种类型的操作,就得通过 Window 将需要的记录关联到一起进行处理 l第三类是对多个流进行操作并转换为单个流。...例如,多个流可以通过 Union、Join 或 Connect 等操作合到一起。这些操作合并的逻辑不同,但是它们最终都会产生了一个新的统一的流,从而可以进行一些跨流的操作。...l最后, DataStream 还支持与合并对称的拆分操作,即把一个流按一定规则拆分为多个流(Split 操作),每个流是之前流的一个子集,这样我们就可以对不同的流作不同的处理。...connect: connect提供了和union类似的功能,用来连接两个数据流,它与union的区别在于: connect只能连接两个数据流,union可以连接多个数据流。...connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致,union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。

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    ; import java.util.Arrays; /**  * Author lanson  * Desc  * 把本地的普通的Java集合/Scala集合变为分布式的Flink的DataStream...install -y nc 2.使用Flink编写流处理应用程序实时统计单词数量 代码实现: package cn.it.source; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode...还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源,不同的接口有不同的功能,分类如下:  * SourceFunction:非并行数据源(并行度只能=1)  * RichSourceFunction...,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 那么现在先完成一个简单的需求: 从MySQL中实时加载数据 要求MySQL中的数据有变化,也能被实时加载出来 准备数据 CREATE...,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据  * 那么现在先完成一个简单的需求:  * 从MySQL中实时加载数据  * 要求MySQL中的数据有变化,也能被实时加载出来  */

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    2021年大数据Flink(十三):流批一体API Sink

    ---- Sink 预定义Sink 基于控制台和文件的Sink API 1.ds.print 直接输出到控制台 2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色 3.ds.writeAsText...("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1) 注意: 在输出到path的时候,可以在前面设置并行度,如果 并行度>1,则path为目录 并行度...=1,则path为文件名 代码演示: package cn.it.sink; import org.apache.flink.core.fs.FileSystem; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction

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    腾讯广告业务基于Apache Flink + Hudi的批流一体实践

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    day02_流批一体API 今日目标 流处理概念(理解) 程序结构之数据源Source(掌握) 程序结构之数据转换Transformation(掌握) 程序结构之数据落地Sink(掌握) Flink连接器...Connectors(理解) 流处理概念 数据的时效性 强调的是数据的处理时效 网站的数据访问,被爬虫爬取 流处理和批处理 流处理是无界的 窗口操作来划分数据的边界进行计算 批处理是有界的...在Flink1.12时支持流批一体 既支持流处理也支持批处理。...对于单条数据的处理 map filter 对于多条数据,window窗口内的数据处理 reduce 合流 union join 将多个流合并到一起 分流 将一个数据流分成多个数据流 spit或 outputTag...union 相同的数据类型进行流合并 案例 需求: 将两个String类型的流进行union 将一个String类型和一个Long类型的流进行connect import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode

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