pdf文档 Streaming in Apache Flink

3.00 MB 45 页 0 评论
语言 格式 评分
英语
.pdf
3
摘要
文档系统介绍了Apache Flink的流处理功能,包括流处理管道的实现、Flink的状态管理以及事件时间的概念。Flink支持三种时间概念:事件时间、摄入时间和处理时间(默认)。状态管理具有本地性、持久性、垂直扩展性、水平扩展性和可查询性。DataStream API支持多种数据类型,包括基本类型、复合类型和Kryo序列化的未知类型。文档还展示了如何通过DataStream API实现数据处理管道,并提供了代码示例。
AI总结
《Streaming in Apache Flink》文档内容总结如下: 1. **核心概念与环境搭建** - Apache Flink 是一个流处理框架,支持流式数据处理管道的开发。 - 流处理是自然的,适用于传感器数据、点击流和日志等事件。 - 批处理被视为流处理的一个子集。 2. **时间与流处理** - Flink 显式支持三种时间概念: - **事件时间**(Event Time):事件发生的实际时间。 - **摄入时间**(Ingestion Time):事件进入系统的时间。 - **处理时间**(Processing Time):事件被处理的时间,默认时间特征。 - 事件可能以乱序形式到达。 3. **流数据处理的灵活性** - 支持多种数据类型,包括: - 基础类型:如 String、Long、Integer、Boolean、Array。 - 复合类型:如 Tuple、POJO(Plain Old Java Object)、Scala 希案类(Case Classes)。 - 未知类型:通过 Kryo 序列化/反序列化支持。 4. **Flink 状态管理** - Flink 状态具有以下特点: - **本地性**:状态保存在处理它的本地机器上。 - **持久性**:状态会自动检查点并恢复。 - **垂直扩展**:状态可保存在嵌入的 RocksDB 实例中,通过增加本地磁盘实现扩展。 - **水平扩展**:状态会根据集群规模重新分配。 - **可查询性**:通过 REST API 查询状态。 5. **函数与数据转换** - Flink 的 Rich Functions 提供更多功能,如 `open` 和 `close` 方法,用于资源管理。 - 通过 `keyBy` 和 `map` 等操作实现流数据的分组和转换,例如: ```java DataStream> smoothed = input.keyBy(0).map(new Smoother()); ``` 总结:文档涵盖了 Apache Flink 的核心概念、时间处理机制、状态管理功能以及流数据处理的灵活性,重点介绍了 Flink 在流处理中的优势和关键特性。
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
下载文档到本地,方便使用
- 可预览页数已用完,剩余 38 页请下载阅读 -
文档评分
请文明评论,理性发言.