Flink算子使用方法及实例演示：keyBy、reduce和aggregations

最新推荐文章于 2024-11-23 15:03:40 发布
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分类专栏： Flink原理与实践 大数据 流处理 文章标签： flink
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Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换，关于时间和窗口将在后续文章中介绍。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：

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数据类型的转化

对数据分组主要是为了进行后续的聚合操作，即对同组数据进行聚合分析。keyBy会将一个DataStream转化为一个KeyedStream，聚合操作会将KeyedStream转化为DataStream

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Flink之keyBy操作
技术博客
08-03 2329
在Flink中，‌当我们需要对海量数据进行聚合处理时，‌通常会先进行分区，‌以提高处理效率。‌通过keyBy操作，‌我们可以根据指定的键将数据流划分为不同的分区，‌每个分区内的数据将发送到同一个分区进行处理。‌这种分区的方式是通过计算键的哈希值，‌并通过对分区数取模运算来实现的。‌因此，‌具有相同键的数据会被发送到同一个分区进行处理，‌从而实现数据的并行聚合。综上所述，‌Flink中的keyBy操作是数据处理中不可或缺的一步，‌它通过指定键对数据进行分区，‌以实现并行处理和聚合操作的高效执行。
Flink 系例 之 KeyBy
不会飞的小龙人的博客
11-22 2789
KeyBy算子：将数据流按照指定key进行分区（分组） 示例环境 java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1 示例数据源（项目码云下载） Flink 系例 之 搭建开发环境与数据 KeyBy.java package com.flink.examples.functions; import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.java.functions.Key...
Flink算子 keyBy
Claroja
12-12 385
package com.claroja; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class KeyedStreamOperator
Flink学习19：算子介绍keyBy
hzp666的博客
08-10 4241
主要作用：把相同的数据，汇总到相同的分区中。
Laravel 将数组指定字段作为key
缘来侍你的博客
08-24 1383
laravel collect用法（将数组指定字段作为key）
Flink算子使用方法及实例演示：union和connect
皮皮鲁的AI星球
12-25 2221
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习： Flink Scala Shell使用教程 Intellij Idea开发环境搭建教程 Flink单数据流基本转换：map、filter、flatMap Flink基于Key的分组...
flink DataStream Operator算子操作举例
努力工作学习的程序员
08-12 741
上面介绍了 DataStream 的常用算子，其实上面也有一些算子也是同样适合于 DataSet 的，比如 Map、FlatMap、Filter 等（相同的就不再重复了）；也有一些算子是 DataSet API 独有的，比如 DataStream 中分区使用的是 KeyBy，但是 DataSet 中使用的是 GroupBy。即第一个元素和第二个元素处理得到一个新的元素，新的元素再和第三个元素做处理…以上示例是在 5 秒的窗口中连接两个流，其中第一个流的第一个属性的连接条件等于另一个流的第二个属性。
Flink基础（六）：常用算子详解
weixin_42155491的博客
03-15 3441
本文将给大家介绍的就是 Flink 中的批和流程序常用的算子 DataStream Operator 我们先来看看流程序中常用的算子。 Map Map 算子的输入流是 DataStream，经过 Map 算子后返回的数据格式是 SingleOutputStreamOperator 类型，获取一个元素并生成一个元素，举个例子： SingleOutputStreamOperator<Employ...
Flink常用算子总结
Jack__iT的博客
03-01 805
Streaming 算子 DataSet算子
flink key_by 分区
zhaoyangjian724的专栏
05-31 908
含义: 根据指定的key进行分组（逻辑上把DataStream分成若干不相交的分区，key一样的event会 被划分到相同的partition，内部采用hash分区来实现）转换关系: DataStream → KeyedStream。# flatMap将列表中每个元素提取出来。
laravel5.6 使用指定字段作为key_MyRocks TTL使用姿势及Bugfix
weixin_39608509的博客
11-27 287
一些业务场景是经过一段时间后删除过期的数据，MyRocks提供了TTL可以满足该场景。MyRocks 通过Compaction回收过期的数据。本文介绍MyRocks TTL使用姿势以及Bugfix。TTL 通过 table comment 定义，有两种形式：CREATE TABLE t1 (a INT, b INT, c INT, PRIMARY KEY (a), KEY(b)) ENGINE=R...
Flink keyBy 算子源码与设计理念分析
qq_39521139的博客
11-07 337
这篇文章我们对 keyBy 源码进行了分析，也教了大家怎么去调试 keyBy 算子的源码，大家可以去尝试一下。另外也对 keyBy 算子的源码设计理念进行了分析，我敢说这是全网第一家可以把 keyBy 算子说的这么透彻的。其实 keyBy 算子还有很多东西，比如如何避免数据倾斜等，后面也会说的，还有模板代码提供给大家避免数据倾斜。最后欢迎大家一起来讨论，可以关注微信公众号：大圣数据星球 进群讨论。本文由博客一文多发平台OpenWrite发布！
flink学习（4）——方法的使用—对流的处理（keyBy，Reduce）
最新发布
weixin_52642840的博客
11-23 873
keyby 和reduce的使用
Flink中的map/flatMap/keyBy算子
weixin_44437669的博客
10-16 461
3.使用富函数类，其中open方法是初始化方法，当算子map方法被调用之前，open()首先会被调用。1.传入匿名类，实现FlatMapFunction。2.使用匿名类实现KeySelector。代码来源于尚硅谷课程的资料。2.使用Lambda表达式。1.使用Lambda表达式。
flink-keyby调研
monsterXZB的博客
05-31 548
Flink中的keyBy操作是用于根据指定的键将数据流进行哈希分区的操作。它，这样可以实现基于键的聚合、分组和窗口操作当应用程序执行KeyBy操作时，Flink会根据指定的键对输入流的每个元素进行键提取操作，从而获取键值。然后，Flink中的哈希函数是确定性的，即相同的键值始终会得到相同的哈希值。这样可以保证具有中，从而实现数据的分组。在分组完成后，。KeyBy操作常用于数据流的分组聚合操作，例如对某个属性进行求和、计数等聚合操作。
Flink 水位线结合窗口进行KeyBy、Reduce案例
lucklilili
03-07 592
Flink 水位线结合窗口进行KeyBy、Reduce案例
学习记录590@flink聚合操作reduce算子使用
教练我想学编程
06-04 234
求最大访问量
【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（2）- keyby、reduce和Aggregations
热门推荐
alanchanchn的专栏
12-04 5万+
基于ReduceFunction进行滚动聚合，并向下游算子输出每次滚动聚合后的结果。max(field)与maxBy(field)的区别: maxBy返回field最大的那条数据;max 和 maxBy 之间的区别在于 max 返回流中的最大值，但 maxBy 返回具有最大值的键， min 和 minBy 同理。本文示例中使用的maven依赖和java bean 参考本专题的第一篇中的maven和java bean。max以第一个比较对象的比较列值进行替换，maxBy是以整个比较对象进行替换。
Flink教程(20) 窗口函数 ReduceFunction AggregateFunction ProcessWindowFunction 结合使用
Java Spring Elasticsearch
03-31 6968
ReduceFunction AggregateFunction ProcessWindowFunction 结合使用一、窗口函数的分类1. 全量和增量的区别2. apply和process的区别3. reduce和aggregate的区别二、AggregateFunction和ProcessWindowFunction结合使用1. 需求背景2. 分析3. 程序主体4. AggregateFunction5. ProcessWindowFunction 一、窗口函数的分类 大多数Flink应用都是要划分窗口
flink的转子是哪些
05-26
Flink中的转子是指流数据处理中的操作。Flink中的转子包括： 1. Map：对输入的每个元素执行一个转换函数，生成一个新元素作为输出。 2. FlatMap：对输入的每个元素执行一个转换函数，生成零个、一个或多个新元素作为输出。 3. Filter：根据指定的条件过滤掉输入流中的某些元素。 4. KeyBy：将输入流按照指定的键进行分组，同一组内的元素被发送到同一个并发实例中进行处理。 5. Window：将无限流转化为有限流进行处理，可以按照时间或者数量等维度进行划分窗口。 6. Reduce：将输入流中的元素按照指定的方式进行聚合，生成一个新的元素作为输出。 7. Aggregations：对输入流的某个属性进行聚合操作，例如求和、平均值等。 8. Join：将两个输入流中的元素按照指定的条件进行匹配，生成一个新的元素作为输出。 9. Union：将多个输入流合并成一个流进行处理。 10. Sink：将数据输出到外部存储或其他系统中，如HDFS、Kafka、MySQL等。
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