flink 自定義單並行度的source源

自己定義乙個單並行度的source，需要自己實現乙個sourcefunction介面 ！

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.sourcefunction;

/**     * 自己定義乙個單並行度的source
* 需要自己實現乙個sourcefunction介面**/
public
class
mynoparallesource
implements
sourcefunction
}public
void
cancel()
}

import org.apache.flink.api.common.functions.mapfunction;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.datastream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.datastreamsource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.singleoutputstreamoperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.streamexecutionenvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.time;
public
class
streamingdemowithnoparallesource})
;//每2秒鐘處理一次資料
datastream
sum = num.
timewindowall
(time.
seconds(2
)).sum(0
);sum.
print()
.setparallelism(1
);env.
execute
("noparallesource");
}}

package streaming

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.sourcefunction
class mynoparallelscala extends sourcefunction[long]
}override def cancel()= 
}

package streaming

import org.apache.flink.streaming.api.scala.streamexecutionenvironment
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.time
object strreamingdemowithmynoparallelsourcescala )
val num = mapdata.timewindowall(time.seconds(2)).sum(0)
num.print().setparallelism(1)
env.execute("strreamingdemowithmynoparallelsourcescala")
}}

/**

* 結果是：
** 接收到資料42
* 接收到資料43
* 85
* 接收到資料44
* 接收到資料45
* 89
* 接收到資料46
* 接收到資料47
* 93
* 接收到資料48
* 接收到資料49
* 97
* 接收到資料50
* 接收到資料51
* 101
*/

flink自定義trigger詳解

1 中有句話是這樣的 其實，我們要實現基於事件時間的視窗隨意輸出，比如1000個元素觸發一次輸出，那麼我們就可以通過修改這個觸發器來實現。這句話的意思是，預設的自帶的trigger一般是基於eventtime的。那麼這1000 個元素可能跨度是一小時，也可能跨度是兩小時，對吧 但是顯然預設的trig...

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