flink java
时间: 2023-10-01 21:10:12 浏览: 51
Flink是一个流式处理框架,它可以用于处理实时数据流。在Java开发中,可以使用Flink来构建和执行各种数据处理任务。在Flink的学习笔记中,大部分的代码示例都是使用Java编写的,因为作者本人是Java开发工程师。不过,也会涉及到其他编程语言,比如Scala等。
在使用Flink进行开发时,你可以根据需求自定义数据源。一种常见的做法是实现SourceFunction接口,并重写run方法和cancel方法。例如,可以创建一个DemoTransactionSource类来实现自定义数据源,该类继承自SourceFunction,并在run方法中发射元素(数据)。
在Flink中还有一个重要的概念是累加器。累加器用于统计任务在运行过程中的情况,比如处理了多少条数据。常见的累加器实现有IntCounter、LongCounter和DoubleCounter。你可以通过在函数中使用累加器来增加其值,并在作业执行完毕后获取累加器的结果。例如,可以使用IntCounter作为累加器,在数据处理过程中使用counter.add(1)来增加累加器的值,然后在作业执行完毕后通过JobExecutionResult对象的getAccumulatorResult方法获取累加器的结果。
总结起来,如果你想在Java中使用Flink进行流式处理,你可以学习Flink的相关知识,并根据需求来自定义数据源和使用累加器来统计任务的情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink - Java篇](https://blog.csdn.net/weixin_48518621/article/details/123189828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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