36、flink事件数据规则自定义输出路径代码编写以及效果演示

youfanedu 2023-01-13 03:17:30

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通过按照上述步骤配置和启动Flink集群，你可以开始处理大规模数据，并且根据实际需求编写自定义的Flink作业。其中，/path/to/wordcount.jar是你上传的JAR文件路径，/path/to/input.txt是待处理数据的路径，/path/to/output.txt是处理结果的输出路径。在本文中，我们将介绍如何搭建Flink集群以及使用Flink进行大数据处理。访问Flink官方网站（https://flink.apache.org/）并下载最新版本的Flink。

[部分译自] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/ops/state/state_backends.html https://towardsdatascience.com/heres-how-flink-stores-your-state-7b37fbb60e1a [部分参考] https://www.infoq.cn/article/WkGozMQQExq6Xm5eJl1E https://ci.apache.org/pro

1、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 5-5 所示。上面代码中，MapFunction 实现类的泛型类型，与输入数据类型和输出数据的类型有关。在实现 MapFunction 接口的时候，需要指定两个泛型，分别是输入事件和输出事件的类型，还需要重写一个 map()方法，定义从一个输入事件转换为另一个输出事件的具体逻辑。另外，细心的读者通过查看 Flink 源码可以发

unboundedandboundedFlink的世界观是数据流，对Flink而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批统一的计算引擎。无界流：有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止的产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立即处理。我们不能等到所有数据都到达后再进行处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会结束。处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。

在大数据领域中，Apache Flink是一个快速、可扩展的流处理和批处理框架。在Flink应用程序中，经常需要传递参数来配置任务的行为或指定输入输出路径等信息。本文将介绍如何在Flink中传递参数，并提供相应的源代码示例。通过命令行参数或配置文件，我们可以轻松地传递参数给Flink应用程序。除了命令行参数，Flink还支持使用配置文件来传递参数。上述示例通过加载名为"config.properties"的配置文件，获取参数的值。类来解析命令行参数。在Flink应用程序中，可以使用命令行参数来传递参数。

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