【博学谷IT技术支持】
Flink的编程
编程步骤
- 构建流式处理环境
- 数据源
- 数据处理
- 数据输出
- 启用流式任务
Flink的算子
- 常用算子
Source算子：用于读取数据源，包括文件、Kafka、Socket等。
Map算子：用于对数据流中的每个元素进行转换操作，将输入流中的每个元素转换为输出流中的元素。
FlatMap算子：与Map算子类似，但是可以将一个输入元素转换成多个输出元素。
Filter算子：用于对数据流进行过滤操作，过滤掉不符合条件的元素，只保留符合条件的元素。
KeyBy算子：用于将数据流按照指定的Key进行分组，将相同Key的数据分到同一个分区中。
Window算子：用于对数据流进行窗口操作，将数据流按照一定的时间或者数量进行分割，并对每个窗口中的数据进行处理。
Reduce算子：用于对数据流中相同Key的数据进行聚合操作，将相同Key的数据聚合到一起，并对聚合后的结果进行处理。
Aggregations算子：用于对数据流中的数据进行聚合操作，包括sum、min、max等聚合函数。
Union算子：用于将多个数据流合并为一个数据流。
Sink算子：用于将数据流输出到外部存储系统，包括文件、Kafka、数据库等。
- Source类算子
File Source：用于从文件中读取数据，支持本地文件系统和分布式文件系统，如HDFS、S3等。
Socket Source：用于从网络Socket中读取数据，可以连接TCP或UDP协议的Socket。
Collection Source：用于从Java集合中读取数据，可以读取List、Set等集合类型。
Custom Source：用户可以自定义Source算子，通过实现SourceFunction接口来读取数据源。
使用Source算子时，需要指定数据源的位置和数据格式。Flink支持多种数据格式，
包括文本、CSV、JSON等，可以根据具体的应用场景选择合适的数据格式。
需要注意的是，Source算子是Flink数据流处理中的重要组成部分，对数据源的读取效率和准确性有很大的影响。
在使用Source算子时，需要对数据源的特点进行充分的了解，选择合适的算子和参数，以提高数据处理的效率和准确性。
-
Transformation类算子
-
Sink类算子
// 1 构建流式环境
// 2 数据源
// 3 数据处理
// 3.1 把输入的数据转成Tuple3对象，泛型：Tuple3<String, Integer, Long>
// 3.2 为Tuple3对象添加时间戳和水印（单调递增水印），并指定事件时间列
// 3.3 对进行分流/分组操作
// 3.4 对窗口划分，这里指定为滚动窗口，窗口大小为5秒
// 3.5 对窗口内的数据进行聚合操作
// 3.6 对结果进行转换，把Tuple3转成Tuple2操作（id，price）
// 4 数据输出
// 5 启动流式任务