Flink Batch SQL 1.10 实践
1.10可以说是第一个成熟的生产可用的Flink Batch SQL版本,它一扫之前Dataset的羸弱,从功能和性能上都有大幅改进,以下我从架构、外部系统集成、实践三个方面进行阐述。
windows环境下flink入门demo实例
前言碎语
为了应对凯京科技集团的飞速发展,凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink,前几天阿里又发出好信息称将开源Blink(Flink早期分支迁出迭代优化),所以今天来近距离感受下Flink。
Apache Flink源码解析之stream-sink
上一篇我们谈论了Flink stream source,它作为流的数据入口是整个DAG(有向无环图)拓扑的起点。那么与此对应的,流的数据出口就是跟source对应的Sink。这是我们本篇解读的内容。
SinkFunction
跟SourceFunction对应,Flink针对Sink的根接口被称为SinkFunction。
如何在 Flink 1.9 中使用 Hive?
Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一功能。
Flink-Table-SQL系列之source
source作为Table&SQL API的数据源,同时也是程序的入口。当前Flink的Table&SQL API整体而言支持三种source:Table source、DataSet以及DataStream,它们都通过特定的API注册到Table环境对象。