使用flink处理消息的方法,如何在flink中使用blink

使用flink处理消息的方法,如何在flink中使用blink

使用以下命令创建topicofflink.kafka.streaming.sourcedockerexec-tbrokerkafka-topics--create--topicflink.kafka.streaming.source--bootstrap-通过状态快照和流重播两种方法相结合，Flink可以提供默认容错、恰好一次计算语义。 当执行这些状态快照时，它们将获取并存储分布式管道的整体状态，这将抵消数据源中消耗的数据的偏移量。

ˋ△ˊ FlinkCEP中有很多晦涩的概念，如果你对这些概念理解有困难，我们可以：创建一系列的Pattern，然后使用NFACompiler拆分这些Pattern，创建NFA，进入process输入方法//程序首先获取以下Abuffer//主要尝试获取buffer，然后将其分配给当前的解串器//处理Barrier的逻辑包含在FinalBuffer或者E中ingetNextNonBlocked

假设我们要在Flink中做，Flink本身提供了这个功能供我们使用，我们可以依靠Flink的"存储"，将每个处理结果交给Flink来管理和执行计算逻辑。 可以简单地认为：Flink本身为我们提供了"数据采集"：Flink可以从各种数据源采集数据，包括Kafka、消息队列、文件、数据库等。数据转换：Flink可以对采集到的数据进行转换。比如过滤、聚合、排序等操作。Flink支持流处理和批处理。

使用CountWindow的解决方案对于大规模状态数据，Flink推荐使用RocksDB后端，并且仅支持在KeyedStream上使用。 同时KeyedStream支持使用CountWindow来实现消息。当数据量较小且内存充足时，建议使用flatmap方案；当数据量较大且并发可以保证不修改时，建议使用countwindow方案并使用RocksDB进行状态数据存储；当数据量比较大时，