apache flink 开发语言
时间: 2023-09-10 19:12:17 浏览: 51
Apache Flink的核心是用Java和Scala编写的,因此Java和Scala是Apache Flink的主要开发语言。此外,Flink也支持使用Python和Golang编写的可扩展的用户自定义函数(User-Defined Function,简称UDF)。
在Flink中,流处理和批处理都是用相同的API进行编程,这些API是用Java和Scala编写的。Flink还提供了DataStream API和DataSet API,其中DataStream API用于流处理,DataSet API用于批处理。这些API都是基于函数式编程模型设计的,并且提供了丰富的操作符和函数库,使得开发者可以快速地构建复杂的数据处理应用程序。
总之,如果想要使用Apache Flink开发数据处理应用程序,最好掌握Java或Scala编程语言。如果需要使用自定义函数,也可以使用Python或Golang。
相关问题
yarn flink java
yarn flink java是指在使用Apache Flink框架进行Java编程时使用YARN作为集群管理器。YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop生态系统中的一部分,主要负责为分布式应用程序提供资源管理和任务调度功能。
在使用yarn flink java时,我们可以将Java程序提交到YARN集群上,利用YARN的资源管理功能来分配和管理计算资源。通过这种方式,我们可以充分利用集群的计算资源和内存,并且能够针对任务的需求进行动态调整。
在使用Flink框架时,我们可以使用Java语言进行开发。Flink是一个开源的流处理和批处理框架,它具有低延迟、高吞吐量和可扩展性等特点。通过在Java中使用Flink,我们可以轻松地进行流处理和批处理任务的编写和调试。
将Flink与YARN集成,可以使得Flink在YARN集群上更好地利用资源并进行任务调度。YARN可以根据任务的需求分配计算资源,并在集群中自动进行任务调度,提高整个系统的资源利用率和任务的执行效率。
总结来说,yarn flink java是将Apache Flink框架与YARN集群管理器结合使用,在Java编程环境下实现流处理和批处理任务的资源管理和调度。这种组合可以提高任务执行效率和资源利用效率,使得分布式的流处理和批处理任务更加便捷和高效。
java Flink SQL
Flink SQL是一种使用SQL语言进行Flink任务开发的方式。相对于学习Java或C等编程语言,学习SQL的成本更低,对于非专业的开发人员或跨团队合作来说,使用SQL进行Flink任务开发是一种简单且高效的选择。[1]
在Flink SQL中,时间机制与DataStream API本质上是相同的,只是使用方式略有不同。需要注意的是,在SQL中指定Watermark时,需要使用timestamp(3)类型,并设置Watermark后可以使用ROWTIME字段进行处理。如果没有设置Watermark,可以直接使用PROCTIME字段。[2]
在使用Flink SQL进行开发之前,需要导入相关的依赖。可以通过在项目的pom.xml文件中添加以下依赖来引入Flink Table相关的依赖:
```xml
<!-- 引入flink table相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
<version>1.10.1</version>
</dependency>
```[3]