Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（三）SQL篇（一）
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）E
（3）重放数据从检查点恢复状态后还有一个问题：如果直接继续处理数据，那么保存检查点之后、到发生故障这段时间内的数据，也就是第4、5个数据（“flink”“hello”）就相当于丢掉了；这会造成计算结果的错误。为了不丢数据，我们应该从保存检查点后开始重新读取数据，这可以通过Source任务向外部数据源重新提交偏移量（offset）来实现，如图所示。这样，整个系统的状态已经完全回退到了检查点保存完成....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）D
3. 聚合状态（AggregatingState）我们举一个简单的例子，首先自定义一个产生随机整数的自定义数据源，然后进行累加。当累加到999时，清空聚合状态变量，然后重新累加。可以看到我们这里使用RichFlatMapFunction实现了sum的功能。public class AggregateStateExample { public static void main(String...
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）C
十三、状态管理Flink处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。我们之前多次提到了“状态”（state），不论是简单聚合、窗口聚合，还是处理函数的应用，都会有状态的身影出现。在Flink这样的分布式系统中，我们不仅需要定义出状态在任务并行时的处理方式，还需要考虑如何持久化保存、以便发生故障时正确地恢复。这就需要一套完整的管理机制来处理所有的状态。13.1 Flink中的状态在流处理中，数据是连....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）B
十二、多流转换多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可以调用union、connect、join以及coGroup等接口进行连接合并操作。12.1 分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子DataStream....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（二）A
十一、处理函数之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的；所以可以统称为DataStream API，这也是Flink编程的核心。而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，Flink本身提供了多层API，DataStream API只是中间的一环，如图所示：在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filt....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（七）
一个常见的应用场景就是，如果我们希望连接到一个外部数据库进行读写操作，那么将连接操作放在map()中显然不是个好选择——因为每来一条数据就会重新连接一次数据库；所以我们可以在open()中建立连接，在map()中读写数据，而在close()中关闭连接。publicclass MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<IN, OUT>> { @O....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（六）
9.3.1 基本转换算子映射（map）map是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素，如图所示。我们只需要基于DataStrema调用map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现；返回值类型还是DataStream，不过泛型（流中的元素类型）可能改变。下面....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（五）
九、DataStream API（小白入门章节）DataStream API是Flink的核心层API。一个Flink程序，其实就是对DataStream的各种转换。具体来说，代码基本上都由以下几部分构成。获取执行环境（execution environment） 读取数据源（source） 定义基于数据的转换操作（transformations） 定义计算结果的输出位置（sink） 触发程序执....
Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（四）
八、Flink运行时架构8.1 Flink运行时组件8.1.1 作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序 都会被一个不同的Jobmanager所控制执行Jobmanager会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（ Job Graph）、逻辑数据流图（ ogical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包....
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