frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment# 该方法返回一个 StreamExecutionEnvironment 对象,它是 Flink 程序的入口点、或者说执行环境# 不管使用什么 API,StreamExecutionEnvironment 对象都是必须的env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()# 然后我们可以设置一些参数,比如并行度、最大并行...
本例中是String,即“A C B”的类型。 frompyflink.commonimportTypesfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment,RuntimeExecutionModeword_count_data=["A C B","A E B","E C D"]defword_count():env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMo...
importpyflinkfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironment,DataTypesfrompyflink.table.descriptorsimportSchema,OldCsv,FileSystemfrompyflink.table.udfimportudf# 创建StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_parallelism(1...
from pyflink.commonimportTypes from pyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment,RuntimeExecutionMode word_count_data=["A C B","A E B","E C D"]defword_count():env=StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.BATCH)# write all the data t...
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment from pyflink.common.typeinfo import Types from pyflink.datastream.functions import RuntimeContext, MapFunction def hello_world(): """ flink 学习:简单建立source sink udf 简单关联,简单输出,简单聚合...
data_stream = env.add_source(kafka_consumer) 复制代码 数据处理: 对数据流进行各种操作,例如过滤、映射、窗口等。 # 示例:过滤出满足条件的数据 filtered_stream = data_stream.filter(lambda x: x["key"] > 100) # 示例:将数据转换为新的格式 mapped_stream = filtered_stream.map(lambda x: {"new...
t_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings) 2)配置作业的执行参数 可以通过以下方式,配置作业的执行参数。以下示例将作业的默认并发度设置为4。 t_env.get_config().get_configuration().set_string('parallelism.default', '4') ...
from pyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironment,RuntimeExecutionMode,WindowFunction from pyflink.datastream.windowimportCountWindowclassSumWindowFunction(WindowFunction[tuple,tuple,str,CountWindow]):defapply(self,key:str,window:CountWindow,inputs:Iterable[tuple]):return[(key,len([eforeininputs]))]...
data_stream = env.add_source(source)# 数据聚合函数classMyAggregationFunction(AggregationFunction):defcreate_accumulator(self):return0defadd_input(self, accumulator,input):returnaccumulator +inputdefget_result(self, accumulator):returnaccumulatordefmerge_accumulators(self, accumulators):returnsum(accumulators)...
在Python UDF的算子中我们会设计各种 gRPC 服务来完成 Java VM 和 Python VM 的各种通讯,比如 DataService 完成业务数据通讯, StateService 完成 Python UDF 对 Java Statebackend 的调用,当然还有 Logging 和 Metrics 等其他服务。 这些服务都是基于 Beam 的 Fn API 来构建的,最终在Python的 Worker 里面运行用户...