作者归档-沧海月明

解决了什么问题，做了什么优化

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以下是 FatFish1 的文章

2025-07-18
stream 【案例1 处理stuff成result，对result做groupby】 Map<Result, List<Stuff>> collect = stuffs.stream().map(stuff -> { Result result = doProcess(stuff); retu
- 2025-07-18
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- java基础
2025-07-09
apache.Flink - 时间和窗口 Flink中的时间语义事件时间和处理时间为什么要研究Flink中的时间意义？对于一个流式系统，要求数据处理实时性，尤其是Flinkh中的keyBy操作，如果要求对时间做分类，例如处理8~9点的数据，就可能产生如下场景：一条数据生成是8:59:59，到达Flink节点1的时间是9:00:01，
- 2025-07-09
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- 大数据组件
2025-07-07
【实践】pulsar+flink流式架构目标：搭建一个简单的流式框架，处理Pulsar中topicA的信息，处理后转发至topicB，其中： topicA中的一条message是一行行数据组成的list 处理后的结果应该是一行数据对应一个HandleResult，也以一条message的形式下发构建FLink项目引入pom依赖 <pr
- 2025-07-07
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- 大数据组件
- 技术实践
2025-07-07
apache.Flink - 富含数类、sink算子富含数类 map算子、Filter算子、reduce算子等都可以使用富含数类作为算子，富含数类是增强型函数接口，为数据处理逻辑提供了生命周期管理和状态访问能力。它们是构建复杂流处理应用的关键基础富函数类一般以抽象类形式存在，例如RichMapFunction、RichFilterFunction、
- 2025-07-07
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- 大数据组件
2025-07-02
com.fasterxml.jackson jackson的使用案例 jackson核心对象 —— objectMapper objectMapper是将object和json进行互转的核心类 json转object —— readValue方法 readValue可以有两个参数，其中参数1是从哪读，可以是file、流、url等，参数2是解析
- 2025-07-02
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- json
2025-06-28
Pulsar Pulsar的架构 Broker：Broker负责消息的传输，Topic的管理以及负载均衡，Broker不负责消息的存储，是个无状态组件。 Bookie：负责消息的的持久化，采用Apache BookKeeper组件，BookKeeper是一个分布式的WAL系统。 Producer：生产者，封装消息
- 2025-06-28
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- 消息组件
2025-06-27
apache.flink - 转换算子、聚合算子转换算子转换算子的作用是对一条流进行转换、分流合流转换，把流变成新的流 map - 单流转换算子一一映射，示例如下： // 从元素种读取数据 DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home",
- 2025-06-27
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- 大数据组件
2025-06-26
apache.flink - 环境和源算子获取执行环境 getExecutionEnvironment // 批处理环境 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 流处理环境 StreamExecutionEnvironment
- 2025-06-26
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- 大数据组件
2025-06-26
apache.flink - flink的javaAPI 编写实例场景一、使用DataSetAPI做批处理 // 1、获取运行环境和数据源 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 1.1 DataSource类读取txt，返回的是数据流，
- 2025-06-26
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- 大数据组件
2025-06-25
Flink基础 Flink是什么流式处理、事件驱动、实时管道、数据处理 Flink处理的框架如下：对于批和流的概念：批处理：攒一批处理一次，hadoop、spark；流处理：来一个
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- 大数据组件

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