窗口根据某些特性（例如，在最近5秒内到达的数据）对每个键的数据进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。...窗口根据某些特征（例如，在最近5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。 警告 在很多情况下是非并行转换。所有记录将被收集到windowAll算子的一个任务中。...,DataStream → DataStream 在给定键和公共窗口上对两个数据流进行组合。...Physical partitioning 通过以下功能，Flink 还可以在转换后的确切流分区上进行低层次的控制（如果需要）。...资源组是 Flink 中的插槽，请参阅插槽。如果需要，你可以在不同的插槽中手动隔离算子。 3.1 开始一个新链 从这个算子开始，开始一个新的链。
Standalone模式的优点是部署简单，可以跨多台机器运行，缺点是需要手动管理资源。 YARN模式：YARN模式是在Hadoop YARN集群中运行Flink。它可以利用YARN进行资源管理和调度。...在开发环境中，没有配置文件，默认并行度就是当前机器的 CPU 核心数。 并行度生效优先级 对于一个算子，首先看在代码中是否单独指定了它的并行度，这个特定的设置优先级最高，会覆盖后面所有的设置。...KeyBy DataStream → KeyedStream 根据数据流中指定的字段来分区，相同指定字段值的数据一定是在同一个分区中，内部分区使用的是HashPartitioner。...在 Apache Flink 中，分区（Partitioning）是将数据流按照一定的规则划分成多个子数据流或分片，以便在不同的并行任务或算子中并行处理数据。...分区是实现并行计算和数据流处理的基础机制。Flink 的分区决定了数据在作业中的流动方式，以及在并行任务之间如何分配和处理数据。
KeyBy DataStream → KeyedStream 根据数据流中指定的字段来分区，相同指定字段值的数据一定是在同一个分区中，内部分区使用的是HashPartitioner。...分区策略 在 Apache Flink 中，分区（Partitioning）是将数据流按照一定的规则划分成多个子数据流或分片，以便在不同的并行任务或算子中并行处理数据。...分区是实现并行计算和数据流处理的基础机制。Flink 的分区决定了数据在作业中的流动方式，以及在并行任务之间如何分配和处理数据。...global 场景：并行度降为1 DataStream → DataStream 在 Apache Flink 中，Global 分区策略意味着所有数据都被发送到下游算子的同一个分区中。...执行结果中，每个键的值集合都被映射成了一个新的元组，其第一个字段是键，第二个字段是相应的和。 注意：在以上代码中，keyBy(0) 表示根据元组的第一个字段（索引从0开始）进行分区操作。
概述 Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。...Flink的DataStream类型 DataStream stream = env.addSource(myConsumer); //流计算，也是Flink的算子部分keyBy是通过key...WordCount程序中，keyBy()将单词作为Key，把相同单词都发送到同一分区，以方便后续算子的聚合统计。...ResourceManager Flink现在可以部署在Standalone、YARN或Kubernetes等环境上，不同环境中对计算资源的管理模式略有不同，Flink使用一个名为ResourceManager...Slot TaskManager是一个JVM进程，在TaskManager中可以并行执行一到多个任务。
} ${flink.version} 在属性中，我们定义了，这指代的是所依赖的 Scala 版本。...在1.12版本之前的流处理和批处理提供了两套api，从1.12官方推荐使用DataStream API 然后在提交任务 指定是流处理还是批处理 $ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode...算子任务 source就是一个算子任务，sink也是，sum，map等都是 算子子任务 在 Flink 执行过程中，每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask...）， 这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。...//DataStream流式应用需要显示指定execute()方法运行程序，如果不调用则Flink流式程序不会执行 //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
读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习： Flink Scala Shell使用教程 Intellij Idea开发环境搭建教程 Flink单数据流基本转换...：map、filter、flatMap Flink基于Key的分组转换：keyBy、reduce和aggregations Flink多数据流转换：union和connect 并行度 Flink使用并行度来定义某个算子被切分为多少个算子子任务...如下图所示，各个算子并行地在多个子任务上执行，假如算子的并行度为2，那么它有两个实例。 ?...下文涉及到的各个数据重分布算子的输入是DataStream，输出也是DataStream。keyBy也有对数据进行分组和数据重分布的功能，但keyBy输出的是KeyedStream。...[String] { val rand = scala.util.Random /** * key 泛型T 即根据哪个字段进行数据重分配，本例中是(Int, String)中的
容错性：Flink具有高度的容错性，可以自动处理节点故障和数据丢失。它通过在分布式环境中复制和备份数据来实现容错，从而保证系统的可靠性和稳定性。...灵活的API：Flink提供了丰富的API，包括Java和Scala的API，以及SQL和Table API。...org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;...然后，我们对订单数据进行了数据分区，根据订单数据的某个字段生成分区键，保证相同订单的数据会被分配到同一个分区中。接下来，我们对每个分区的订单数据进行处理，并将结果合并。...最后，我们输出处理结果，并执行任务。 通过使用数据分区和并行计算，可以将订单数据分散到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的吞吐量。
在如今的实时流处理应用中，由 Kafka 进行数据的收集和传输，Flink 进行分析计算，这样的架构已经成为众多企业的首选。...2.1 按键分区（keyBy） 对于 Flink 而言，DataStream 是没有直接进行聚合的 API 的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。...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。 keyBy 是聚合前必须要用到的一个算子。...keyBy 通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务，也就对应着任务槽（task slot）。...经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream。 案例：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 4，中间经历一次 shuffle。执行多次，观察结果是否相同。
版本：Flink 1.10.0 语言：Scala 以下实现都使用了Scala语言，有需要Java版本的，可以直接官网查看 下面包含三部分，分别为 a....= 0 } KeyBy DataStream → KeyedStream 在逻辑上将流划分为不相交的分区，每个分区都包含同一键的元素。在内部，这是通过哈希分区实现的。...the first element of a Tuple Reduce KeyedStream → DataStream 对键控数据流进行“滚动”压缩。...Windows会根据某些特征（例如，最近5秒钟内到达的数据）对所有流事件进行分组。警告：*在许多情况下，这是非并行*转换。...在存在数据偏斜的情况下对性能优化有用. dataStream.rebalance() Rescaling DataStream → DataStream 将元素循环地分区到下游操作的子集。
Flink 提供的底层 API ，允许用户定义数据的分区规则； Task chaining and resource groups：任务链和资源组。允许用户进行任务链和资源组的细粒度的控制。...以下分别对其主要 API 进行介绍： 二、DataStream Transformations 2.1 Map [DataStream → DataStream] 对一个 DataStream 中的每个元素都执行特定的转换操作...物理分区 (Physical partitioning) 是 Flink 提供的底层的 API，允许用户采用内置的分区规则或者自定义的分区规则来对数据进行分区，从而避免数据在某些分区上过于倾斜，常用的分区规则如下...通常用于小数据集与大数据集进行关联的情况下，此时可以将小数据集广播到所有分区上，避免频繁的跨分区关联，通过 broadcast 方法进行实现： dataStream.broadcast(); 3.5 Custom...默认情况下，如果操作允许 (例如相邻的两次 map 操作) ，则 Flink 会尝试将它们在同一个线程内进行，从而可以获取更好的性能。
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）。...dataStream.filter { _ != 0 } 4,KeyBy DataStream → KeyedStream 将流逻辑分区为不相交的分区，每个分区包含相同key的元素。...Windows根据一些特征（例如，在最近5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。 注意： 这在许多情况下是非并行的转换。所有记录将被收集到windowAll运算符的一个任务中。...key和公共窗口上对两个流进行join。...为了使用这个特性，你需要使用scala API 扩展，这个后面出文章介绍。 三，物理分区(Physical partitioning) Flink给出了流转换后对流分区精确控制的相关功能函数。
窗口将流分解成有限大小的”桶”，在上面我们可以进行计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口，以及常见的窗口类型。 一个窗口化的 Flink 程序一般结构如下。...在指定 key 的数据流可以允许通过多个任务并行执行窗口计算，因为每个逻辑数据流可以独立于其它进行。有相同 key 的所有元素将被发送到相同的并行任务上。...在未指定 key 的数据流中，原始数据流不会被分割成多个逻辑数据流，并且所有窗口逻辑将由单个任务执行，即并行度为1。 3....在下文中，我们将展示 Flink 的内置窗口分配器的工作原理以及它们在 DataStream 程序中的使用方式。...下面分配器运行图中，紫色圆圈表示数据流中的元素，根据某些key分区（在我们这个例子中为 user1，user2 和 user3），x轴显示时间进度。
Snapshot，任务中的状态数据首先被写入本地RockDB中，这样在RockDB仅会存储正在进行计算的热数据，而需要进行CheckPoint的时候，会把本地的数据直接复制到远端的FileSystem中...按键分区窗口和非按键分区窗口在Flink中，数据流可以按键分区（keyed）或非按键分区（non-keyed）。按键分区是指将数据流根据特定的键值进行分区，使得相同键值的元素被分配到同一个分区中。...在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。也就是在调用窗口算子之前是否有keyBy操作。...使用了windowAll方法来对非按键分区的数据流进行窗口操作。...基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。
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。...keyBy 按照指定的key来对流中的数据进行分组，前面入门案例中已经演示过 注意: 流处理中没有groupBy,而是keyBy filter API filter:按照指定的条件对集合中的元素进行过滤...,过滤出返回true/符合条件的元素 sum API sum:按照指定的字段对集合中的元素进行求和 reduce API reduce:对集合中的元素进行聚合 ...rebalance重平衡分区 API 类似于Spark中的repartition,但是功能更强大,可以直接解决数据倾斜 Flink也有数据倾斜的时候，比如当前有数据量大概10亿条数据需要处理，在处理过程中可能会发生如图所示的状况...，出现了数据倾斜，其他3台机器执行完毕也要等待机器1执行完毕后才算整体将任务完成； 所以在实际的工作中，出现这种情况比较好的解决方案就是rebalance(内部使用round robin方法将数据均匀打散
我希望在最美的年华，做最好的自己！ 本文是快速入门Flink系列的第8篇博客，为大家介绍的是流数据常用的Transformation 操作。...---- 1、DataStream的Transformation 1.1 KeyBy 逻辑上将一个流分成不相交的分区，每个分区包含相同键的元素。在内部，这是通过散列分区来实现的。...// 4、进行分组 val KeyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = wordAndOne.keyBy(0) // 5、聚合计算...{ConnectedStreams, DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.api.scala._ /* *...需求： 给出数据 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 请使用 split 和 select 把数据中的奇偶数分开，并打印出奇数 import org.apache.flink.streaming.api.scala
我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。 这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。...8.9.2 合并算子链 在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分。...按键分区（keyBy） 对于Flink而言，DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。...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。 keyBy是聚合前必须要用到的一个算子。...keyBy通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务，也就对应着任务槽（task slot）。
过滤掉零值的过滤器： dataStream.filter { _ != 0 } 4. KeyBy 逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。...Window 可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对每个Keys中的数据进行分组。...这里不再对窗口进行详解，有关窗口的完整说明，请查看这篇文章：Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析 dataStream.keyBy(0).window(TumblingEventTimeWindows.of...WindowAll Windows可以在常规DataStream上定义。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。 注意：在许多情况下，这是非并行转换。...所有记录将收集在windowAll 算子的一个任务中。 dataStream.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) 10.
首先创建了一个 Flink 的执行环境，然后从 socket 读取数据，对数据进行处理（分割单词、计数），最后打印结果并执行任务。...中的并行度决定了任务在集群中并行执行的程度。...(10);合理设置并行度：并行度并非越高越好，需要根据集群资源、数据量和任务复杂度等因素进行合理设置。...可以通过监控任务的执行情况，逐步调整并行度以达到最佳性能。数据分区策略优化选择合适的分区策略：Flink 提供了多种数据分区策略，如随机分区、轮询分区、哈希分区等。...例如，对于需要按照某个字段进行分组计算的场景，可以使用哈希分区：javaDataStream> partitionedStream = stream.keyBy
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