通过flink run 即可运行应用程序,但由于 Flink 既可以运行 Java 程序、也可以运行 Python 程序,所以这里我们需要指定 -py 参数,表示运行的是 Python 程序。但默认情况下解释器使用的是 Python2(除非你终端输入 python 进入的就是 Python3),要是我们想指定 Flink 使用 Python3 解释器的话,则需要配置一个环境变量。
流计算 Oceanus 作业 1. 上传依赖 在Oceanus 控制台,点击左侧【依赖管理】,点击左上角【新建】新建依赖,上传本地demo1.py文件。当然也可以上传 Python 程序包。 2. 创建作业 在Oceanus 控制台,点击左侧【作业管理】,点击左上角【新建】新建作业,作业类型选择 Python 作业,点击【开发调试】进入作业编辑页面。 【...
使用自定义的Python虚拟环境 方式一:在DataFlow集群中的某个节点创建Python虚拟环境 在DataFlow集群的某个节点,准备setup-pyflink-virtual-env.sh脚本,其内容如下。 set -e # 创建Python的虚拟环境。 python3.6 -m venv venv # 激活Python虚拟环境。 source venv/bin/activate # 准备Python虚拟环境。 pip install ...
1. 初始化pyFlink执行环境 2. 加载数据集 3. 执行数据分析 4. 导出分析结果 二 初始化执行环境 2.1 初始化 参考代码如下 from pyflink.table import EnvironmentSettings, StreamTableEnvironment es = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().build() tv = StreamTableEnvironment.create(environment_...
python中使用flink flink pytorch 点击上方“zhisheng”,选择“设为星标” 一、状态分类 相对于其他流计算框架,Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存,并提供给后续的计算使用: 具体而言,Flink 又将状态 (State) 分为 Keyed State 与 Operator State。
在研究Flink的水位线(WaterMark)技术之前,我们可能需要Flink接收到流式数据,比如接入Kafka等。这就要求引入其他组件,增加了学习的难度。而Flink自身提供了datagen连接器,它可以用于生成流式数据,让问题内聚在Flink代码内部,从而降低学习探索的难度。 本节我们就介绍如何使用datagen生成数据。
PyFlink首次引入Flink是在Flink 1.9中,可以追溯到2019年,这个初始版本只提供有限的功能。从那时起,Flink社区一直在努力不断增强PyFlink,经过近四年的努力发展,变得越来越成熟,目前它已经包含了Flink Java API中的大多数功能。此外,PyFlink也提供了特有的功能,如Python UDF函数的支持。
我们主要介绍PyFlink以下功能,Python Table API、Python UDF、向量化Python UDF、Python UDF Metrics、PyFlink依赖管理和Python UDF执行优化。 Python Table API Python Table API的目的是为了让用户可以使用Python语言来开发Flink作业。Flink里面有三种类型的API,Process、Function和Table API,前两者是较为底层的API,基于Pr...
flink python创建任务 python操作flink 该文章例子pyflink环境是apache-flink==1.13.6 Python 自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一,其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数,极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。
如果用户的 Python UDF 实现得足够高效,比如说实现的过程中针对一些耗时操作,有针对性地进行来一些优化或者利用一些高性能的 Python 三方库,那么 PyFlink 作业的性能其实是可以实现的非常好的。 三、PyFlink 典型应用场景介绍 接下来,讲一讲 PyFlink 的应用场景。目前,实时机器学习是 PyFlink 用户的重点应用场景。