Streaming in Apache Flink
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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 |
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