Capítulo 5. La API DataStream (v1.7)
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Este capítulo de presenta los fundamentos de la API DataStream de Flink. Mostramos la estructura y los componentes de una aplicación de flujo típica de Flink, hablamos de los sistemas de tipos de Flink y de los tipos de datos admitidos, y presentamos las transformaciones de datos y particiones. Los operadores de ventana, las transformaciones basadas en el tiempo, los operadores de estado y los conectores se tratan en los siguientes capítulos. Después de leer este capítulo, sabrás cómo implementar una aplicación de procesamiento de flujos con una funcionalidad básica. Nuestros ejemplos de código utilizan Scala para ser concisos, pero la API de Java es en su mayor parte análoga (se señalarán las excepciones o casos especiales). También proporcionamos aplicaciones de ejemplo completas implementadas en Java y Scala en nuestros repositorios de GitHub.
¡Hola, Flink!
Empecemos en con un ejemplo sencillo para tener una primera impresión de lo que es escribir aplicaciones de flujo con la API DataStream. Utilizaremos este ejemplo para mostrar la estructura básica de un programa Flink e introducir algunas características importantes de la API DataStream. Nuestra aplicación de ejemplo recibe un flujo de mediciones de temperatura procedentes de varios sensores.
En primer lugar, echemos un vistazo al tipo de datos que utilizaremos para representar ...
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