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1??訂單按照拆分,如:訂單創(chuàng)建流、訂單開始計? ???數(shù)據(jù)源(DataSource)?數(shù)據(jù)Sinkpublicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.DataStream<Tuple2<String,Integer>>=.socketTextStream("localhost",.flatMap(new

env.execute("Window} 優(yōu)化 包含SourceTransformation/SinkTransformation/ StreamNode-> 上下游并行度一致,且下游入度為屬于同一個slot節(jié)點之間數(shù)據(jù)分區(qū)方式為沒有主 JobGraph->? JobGraph2 casefromElements(T..privatelongnum=0L;

privatevolatilebooleanisRunning=true;while(isRunning){

throwsException}}publicvoidcancel(){isRunning= DataStream<Integer>dataStream=env.fromElements(1,2,3,DataStream<Integer>filteredStream=dataStream.filter(newFilterFunction<Integer>(){publicbooleanfilter(Integervalue){returnvalue%2==0;}Split含SplitselectDataStream->指定keys的方式Keyby可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜的問題從dataStream提取key,不相同的key的值shuffleKeyedStream可以轉(zhuǎn)換為DataStream和Tuple DataStream<Tuple3<Integer,String,Double>>d=...Pojo&caseclass指定指定字段名為

d=o實現(xiàn)KeySelectorrescale&shuffle&rescale針對并行度ShuffleRebalance針對數(shù)據(jù),round-Join是cogroupCogroup偏向于 Connect&時,會非常有用;union合并多個流,新的流包含所有流的DataStream<MyType>input=...DataStream<AnotherType>other=...ConnectedStreams<MyType,AnotherType>connected=DataStream[ResultType]connected.map(newCoMapFunction<MyType,AnotherType,ResultType>(){publicResultTypemap1(value:MyT

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