streamx-demo-master资源-CSDN文库

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StreamX 是一个强大的流处理框架，它为大数据实时分析提供了高效、易用的解决方案。"streamx-demo-master" 是 StreamX 的示例代码仓库主分支，这个项目旨在帮助开发者更好地理解和学习如何使用 StreamX 进行实时数据处理。通过深入研究 "streamx-demo-master"，我们可以掌握 StreamX 的核心功能和应用场景。在 "streamx-demo-master" 中，我们可以找到多个示例，这些示例涵盖了 StreamX 的多种使用方式和实际场景，包括但不限于数据源接入、数据转换、窗口操作、流计算以及结果输出等。以下是一些关键知识点： 1. **数据源接入**：StreamX 支持多种数据源，如 Kafka、RabbitMQ、Flume、HTTP 等。在示例中，我们可以看到如何配置和连接这些数据源，以及如何从它们读取和写入数据。 2. **数据转换**：StreamX 提供丰富的数据转换操作，例如过滤、映射、分组、聚合等。这些转换可以用于清洗、格式化或者对原始数据进行预处理。 3. **窗口操作**：实时流处理中，窗口操作是关键。StreamX 支持时间窗口和滑动窗口等，这些窗口可以帮助我们基于时间片段进行数据处理，适用于实时统计和分析。 4. **流计算模型**：StreamX 支持事件驱动的微批处理和完全无状态的持续计算模型。这些模型可以适应不同的业务需求，如低延迟响应或高吞吐量处理。 5. **结果输出**：处理后的数据可以输出到各种目的地，如文件系统、数据库、消息队列或其他流平台。"streamx-demo-master" 中的示例会展示如何设置和使用这些输出目标。 6. **监控与管理**：StreamX 提供了监控和管理工具，帮助用户了解应用程序的运行状态，如数据处理速率、延迟和资源消耗等。这对于优化性能和解决故障至关重要。 7. **容错机制**：StreamX 支持容错，确保在系统故障时能够恢复状态并继续处理数据，保持数据一致性。 8. **扩展性**：StreamX 具有良好的扩展性，可以通过插件机制添加新的数据源、数据转换操作和计算模型，满足不断变化的业务需求。 9. **集成其他技术**："streamx-demo-master" 可能还包含与其他大数据技术（如 Hadoop、Hive、Spark 等）的集成示例，展示如何在 StreamX 中与其他系统协同工作。通过深入学习 "streamx-demo-master" 中的每个示例，开发者不仅可以理解 StreamX 的基本用法，还能掌握如何在实际项目中应用这些知识，从而提升自己在实时流处理领域的专业能力。同时，这也为团队协作和快速开发提供了一个可靠的起点。

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streamx-demo-master.zip （19个子文件）

streamx-demo-master

pom.xml 8KB

assembly

bin

shutdown.sh 2KB

startup.sh 2KB

setclasspath.sh 4KB

streamx.sh 8KB

conf

application.yml 3KB

sql.yml 481B

logs

2022-04-14

warn.0.log 0B

trace.0.log 0B

info.0.log 0B

error.0.log 0B

debug.0.log 0B

assembly.xml 1KB

src

main

resources

logback.xml 6KB

java

com

atguigu

flink

streamx

WaterSensor.java 904B

StreamxKafkaDemo.java 1KB

StreamxKafkaDemo2.java 985B

StreamxMySQLSinkDemo.java 2KB

StreamXSqlDemo.java 462B

package com.atguigu.flink.streamx; import com.streamxhub.streamx.flink.core.StreamEnvConfig; import com.streamxhub.streamx.flink.core.java.function.SQLFromFunction; import com.streamxhub.streamx.flink.core.java.sink.JdbcSink; import com.streamxhub.streamx.flink.core.java.source.KafkaSource; import com.streamxhub.streamx.flink.core.scala.StreamingContext; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; /** * TODO * * @author cjp * @version 1.0 */ public class StreamxMySQLSinkDemo { public static void main(String[] args) { StreamEnvConfig envConfig = new StreamEnvConfig(args, null); StreamingContext context = new StreamingContext(envConfig); SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> kafkaDS = new KafkaSource<String>(context) .alias("kafka1") .topic("s1") .getDataStream() .map(record -> { String[] split = record.value().split(","); return new WaterSensor(split[0], Long.parseLong(split[1]), Integer.parseInt(split[1])); }); new JdbcSink<WaterSensor>(context) .sql(new SQLFromFunction<WaterSensor>() { @Override public String from(WaterSensor waterSensor) { return String.format( "insert into sensor(id,ts,vc) values('%s',%d,%d)", waterSensor.getId(), waterSensor.getTs(), waterSensor.getVc()); } }) .sink(kafkaDS); context.start(); } }