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PyFlink

news 来源：原创 2024/7/2 16:04:38

PyFlink教程

官方文档链接

PyFlink官方文档

概述

PyFlink是Apache Flink的Python API，允许用户使用Python编写数据处理程序。Flink是一种用于处理无界和有界数据流的分布式流处理框架。PyFlink可以帮助用户轻松地在Flink集群上运行Python数据流处理任务。

架构概述

PyFlink架构的核心组件包括：

ExecutionEnvironment：执行环境，提供了与集群交互的接口。
TableEnvironment：表环境，提供了SQL和Table API的接口。
DataStream API：用于定义和操作数据流。
Table API & SQL：用于定义和操作表。

基础功能

1. 设置执行环境

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import StreamTableEnvironment# 创建执行环境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)# 设置并行度
env.set_parallelism(1)

2. 创建数据流

from pyflink.datastream import DataStream# 从集合中创建数据流
data = env.from_collection(collection=[(1, 'Alice'), (2, 'Bob')],type_info=Types.TUPLE([Types.INT(), Types.STRING()])
)# 打印数据流
data.print()

3. 运行作业

# 执行数据流作业
env.execute("example_job")

进阶功能

1. 使用Table API进行数据处理

from pyflink.table import EnvironmentSettings, TableEnvironment# 创建Table环境
settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().build()
t_env = TableEnvironment.create(settings)# 从集合中创建表
table = t_env.from_elements([(1, 'Alice'), (2, 'Bob')], ['id', 'name'])# 选择并打印表数据
result = table.select("id, name")
result.execute().print()

2. 数据流转换

# 数据流转换操作
transformed_data = data.map(lambda x: (x[0] * 2, x[1].upper()))# 打印转换后的数据流
transformed_data.print()

高级教程

1. 使用SQL进行数据处理

# 注册表
t_env.create_temporary_view("my_table", table)# 执行SQL查询
result = t_env.sql_query("SELECT id, name FROM my_table WHERE id > 1")# 打印SQL查询结果
result.execute().print()

2. 使用自定义函数

from pyflink.table.udf import udf
from pyflink.table import DataTypes# 定义自定义Python函数
@udf(input_types=[DataTypes.STRING()], result_type=DataTypes.STRING())
def concat_hello(name):return 'Hello, ' + name# 注册并使用自定义函数
t_env.register_function("concat_hello", concat_hello)
result = t_env.sql_query("SELECT concat_hello(name) FROM my_table")# 打印结果
result.execute().print()