像Storm和Flink这样的系统可以被视为DSMS,还是更普通的东西? 谢谢
下面是我对Flink的疑问。 我们可以将检查点和保存点存储到RockDB等外部数据结构中吗?还是只是我们可以存储在RockDB等中的状态。 状态后端是否会影响检查点?如果是,以何种方式? 什么是状态处理器API?它与我们存储的保存点和检查点直接相关吗?状态处理器API提供了普通保存点无法提供的哪些额外好处? 对于3个问题,请尽可能描述性地回答。我对学习状态处理器API很感兴趣,但我想深入了解它的应
我的Flink管道目前使用一个Pojo,它包含一些列表和(字符串的)映射,如下所示
我试图将数据从kafka主题读入DataStream并注册DataStream,然后使用tableEnvironment.sqlQuery(“sql”)查询数据,当tableEnvironment.execute()没有错误也没有输出时。 依赖关系: flink-streaming-java2.11版本:1.9.0-csa1.0.0.0; Flink-Streaming-Scala2.11版本:1
我有一个Flink 1.11作业,它使用来自Kafka主题的消息,键入它们,过滤它们(keyBy后跟自定义ProcessFunction),并通过JDBC接收器将它们保存到db中(如下所述:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/connectors/jdbc.html) Kafka消费者使用以下选项初始化:
我想加入一个大表,不可能包含在TM内存和流(kakfa)中。我在测试中成功加入了这两个表,将table-api与datastream api混合在一起。我做了以下操作: 它正在工作,但我从未见过这种类型的实现。可以吗?缺点是什么?
主要内容:1.函数,2.SQL 客户端,3.连接外部系统1.函数 系统内置函数 UDF函数 1.1 系统自定义函数 标量函数(Scalar Functions) 聚合函数(Aggregate Functions) 1.1.1 标量函数 所谓的“标量”,是指只有数值大小、没有方向的量;所以标量函数指的就是只对输入数据做转换操作、返回一个值的函数。这里的输入数据对应在表中,一般就是一行数据中 1 个或多个字段,因此这种操作有点像流处理转换算子中的 map。