Flink的迭代计算可以通过Flink的迭代算子来实现。在Flink中,迭代计算可以分为两种类型:bulk迭代和delta迭代。
- bulk迭代:bulk迭代是指在每次迭代过程中将整个数据集作为输入进行计算。可以使用
iterate()
方法来定义迭代过程,然后使用closeWith()
方法来指定迭代结束条件。示例代码如下:
// 创建一个数据集
DataSet<Long> input = ...;
// 定义迭代计算
IterativeDataSet<Long> iteration = input.iterate(10000);
DataSet<Long> iterationResult = iteration
.map(new MapFunction<Long, Long>() {
@Override
public Long map(Long value) throws Exception {
// 迭代计算逻辑
return value + 1;
}
});
iteration.closeWith(iterationResult);
// 执行作业并获取结果
DataSet<Long> result = env.execute();
- delta迭代:delta迭代是指在每次迭代过程中只计算发生变化的部分数据。可以使用
iterateDelta()
方法来定义delta迭代过程,然后使用closeWith()
方法来指定迭代结束条件。示例代码如下:
// 创建一个数据集
DataSet<Long> input = ...;
// 定义delta迭代计算
DeltaIteration<Long, Long> iteration = input.iterateDelta(input, 10000, 0);
DataSet<Long> updates = iteration.getWorkset()
.map(new MapFunction<Long, Long>() {
@Override
public Long map(Long value) throws Exception {
// 迭代计算逻辑
return value + 1;
}
});
DataSet<Long> unchanged = iteration.getSolutionSet();
iteration.closeWith(updates, unchanged);
// 执行作业并获取结果
DataSet<Long> result = env.execute();
以上就是Flink中迭代计算的实现方式,通过使用迭代算子可以方便地实现不同类型的迭代计算。
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