flink max和maxby

Flink中的max和maxBy是用于获取流数据中最大值的聚合函数。

首先，max是基于数值的最大值的聚合操作。它可以应用于具有可比较性的数据流，并返回流中最大的元素。当我们调用max时，Flink会比较流中的每个元素，并选择其中的最大值。例如，如果我们有一个包含整数的流，我们可以使用max函数来找到流中的最大整数。

然而，maxBy是基于指定的关键字对流数据进行最大值聚合的操作。它要求流中的元素具有可比较性，并且需要指定一个key选择器函数来提取关键字。maxBy函数将根据指定的关键字选择流中相应的元素，即具有最大关键字值的元素。例如，假设我们有一个包含个人信息的流，我们可以使用maxBy函数根据年龄来找到流中最大年龄的人。

无论是max还是maxBy，它们都返回一个包含最大元素的DataStream对象。在Flink中，这些函数提供了一种方便的方式，可以对流数据进行聚合操作，以获取最大的元素。这在许多应用场景中都非常有用，例如找到最高分数的学生，或者找到销售额最高的产品等。

相关问题

flink dataset和

引用中提到的DataSet是指Flink中的数据集，它是Flink中的一种数据结构，用于表示并处理大规模的数据集。Flink的DataSet API提供了一套丰富的操作符，可以对数据集进行转换、过滤、聚合等各种操作。

引用中的newRanks是指在迭代计算中，根据输入的邻接表和当前的排名值进行计算得到的新的排名值的数据集。在图计算中，通常会使用迭代算法来计算各个节点的排名值，每次迭代都会根据当前的排名值和邻接表进行计算，得到新的排名值。

引用中的result是指通过在两个数据集上进行连接操作后得到的结果数据集。在Flink中，可以使用join操作符将两个数据集按照指定的键进行连接，生成一个包含两个数据集中共有键的结果数据集。

因此，Flink的DataSet是用于表示和处理大规模数据集的数据结构，可以通过各种操作符对数据集进行转换和处理。在图计算中，可以使用DataSet进行迭代计算，并使用join操作符进行数据集之间的连接操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [flink dataset join笔记](https://blog.csdn.net/weixin_30391889/article/details/114753509)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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flink 和 flink cdc对比

Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架，而Flink CDC是Flink的一个组件，用于实时捕获数据库变更并将其作为流式数据流进行处理。下面是它们之间的一些比较：

1. 功能：Flink是一个通用的数据处理框架，可以处理流式和批处理数据。它提供了丰富的操作符和API，可以进行各种数据转换和分析。而Flink CDC专注于数据库变更捕获，并提供了特定的功能来处理这些变更。

2. 数据源支持：Flink可以从各种数据源读取数据，包括文件、消息队列、数据库等。而Flink CDC专门用于捕获数据库的变更，目前支持的数据库包括MySQL、PostgreSQL等。

3. 数据一致性：Flink具有Exactly-Once语义，它可以确保在发生故障时数据不会丢失或重复处理。而Flink CDC在捕获数据库变更时也提供了类似的保证，确保变更事件只会被处理一次。

4. 扩展性：Flink是一个高度可扩展的框架，可以通过增加计算资源来实现水平扩展。而Flink CDC的扩展性主要取决于底层数据库的复制机制和性能。

总结来说，Flink是一个通用的数据处理框架，适用于各种场景，而Flink CDC是Flink的一个组件，专注于捕获和处理数据库变更。如果你的需求仅限于数据库变更的实时处理，可以选择Flink CDC；如果你需要处理更广泛的数据处理任务，可以选择Flink作为整体框架。