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沈阳做网站的互联网公司_嵌入式开发的系统_近期出现的病毒叫什么_产品软文
时间:2025/7/11 8:09:42来源:https://blog.csdn.net/weixin_41722928/article/details/144623791 浏览次数:0次
沈阳做网站的互联网公司_嵌入式开发的系统_近期出现的病毒叫什么_产品软文
Flink 简介
Apache Flink 是一个开源的流处理框架,它具有高吞吐量、低延迟、精确一次(exactly-once)状态一致性等诸多优秀特性。
- 流批一体:它能够以统一的方式处理流式数据和批量数据,既可以对实时持续流入的数据流进行高效处理,也可以像传统批处理那样对静态数据集进行操作,打破了流处理和批处理之间的界限。
- 状态管理:提供了强大且易用的状态管理机制,允许在处理数据过程中保存和更新中间状态,方便实现诸如窗口聚合、复杂事件处理等功能,并且能保证状态的一致性,在遇到故障等情况时可以准确恢复状态。
- 事件时间处理:很好地支持基于事件实际发生时间来进行处理,而不是数据到达系统的时间,这对于处理乱序数据等场景极为重要,能确保计算结果的准确性。
- 灵活的窗口机制:拥有丰富多样的窗口类型,比如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等,可以根据不同的业务需求灵活地对数据进行分组和聚合操作。
Flink 在很多领域都有广泛应用,例如实时数据分析、实时监控告警、实时推荐系统等,能够助力企业快速、准确地处理海量实时数据并获取有价值的洞察。
Flink 简单 Demo 示例(使用 Java 语言基于 Flink 的 DataStream API,统计单词出现次数)
以下是一个简单的基于 Flink 的示例代码,展示了如何从一个文本流中统计单词出现的次数:
- 引入依赖:
首先需要在项目的pom.xml
(如果是 Maven 项目)中添加 Flink 相关依赖,示例如下:
- 编写代码:
在上述代码中:
- 首先通过
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
创建了 Flink 的流处理执行环境。 - 接着利用
env.fromElements
模拟了一个简单的文本数据流。 - 通过
flatMap
操作对文本流中的每个元素(每行文本)进行单词分割,并将每个单词转换为(word, 1)
的二元组形式。 - 然后使用
keyBy
按照单词进行分组,再通过sum
操作对每个分组内代表出现次数的数字(初始都是 1)进行求和,最终得到每个单词出现的次数统计结果,并且通过print
输出到控制台。最后调用env.execute
启动整个任务的执行。
请注意:
- 上述只是一个非常基础的示例,实际应用中,数据源往往会是从外部系统(如消息队列、文件系统持续读取等)获取实时数据。
- 代码中的 Flink 版本号可根据实际需求和项目兼容性进行调整。
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