# 初始化env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() env.set_parallelism(2)# 加载 flink 读取 kafka 的 jar 包env.add_jars("file:///jars/flink-sql-connector-kafka-1.16.0.jar") 定义kafka source #源 kafka配置kafka_servers ="node:9092"source_topic ="test"consume_group_id ="t...
aggregated_stream.add_sink(sink)# 执行 Flink 程序env.execute("Kafka Aggregation Example") 复制代码 在这个示例中,我们首先从 Kafka 读取数据,然后使用自定义的聚合函数对数据进行聚合。最后,我们将聚合结果写入 Kafka。 注意:这个示例仅用于演示目的,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。
处理数据:对索引后的数据进行进一步处理,例如计算、过滤或聚合。 将结果写回 Kafka:将处理后的数据写回到 Kafka 中。 frompyflink.datastream.connectorsimportFlinkKafkaProducer kafka_producer =FlinkKafkaProducer("your_kafka_output_topic","your_kafka_bootstrap_servers") indexed_data.add_sink(kafka_producer) ...
本实例的数据来源于 kafka 并将处理结果也输出到 kafka,所以我们要创建 kafka 表并指定topic, kafka_servers, group_id等必要参数如下: kafka_servers = "localhost:9092" kafka_consumer_group_id = "group1" # group ID source_topic = "user_action" # 源数据 sink_topic = "click_rank" # 结果 1. ...
使用PyFlink消费Kafka数据,可以按照以下步骤进行: 设置PyFlink环境并导入相关库 首先,确保你已经安装了Apache Flink和PyFlink。你可以通过pip安装PyFlink: bash pip install apache-flink 然后,在你的Python脚本中导入所需的库: python from pyflink.common.serialization import SimpleStringSchema from pyflink.datastr...
kafka_servers 指定DataFlow集群中Broker节点的内网IP地址和端口号,端口号默认为9092。 source_topic 源表的Kafka Topic,本文示例为payment-msg。 sink_topic 结果表的Kafka Topic,本文示例为result。 执行以下命令,运行PyFlink作业。 flink run -t yarn-per-job -py job.py -j /opt/apps/FLINK/flink-current/op...
kafka_servers 指定DataFlow集群中Broker节点的内网IP地址和端口号,端口号默认为9092。 source_topic 源表的Kafka Topic,本文示例为payment-msg。 sink_topic 结果表的Kafka Topic,本文示例为result。 执行以下命令,运行PyFlink作业。 flink run -t yarn-per-job -py job.py -j /opt/apps/FLINK/flink-current/op...
pyflink kafka如何确保数据准确性 Apache Flink 是一个流处理框架,而 Kafka 是一个分布式流处理平台。在使用 PyFlink 与 Kafka 进行集成时,确保数据准确性是非常重要的。以下是一些建议来确保数据准确性: 使用精确一次处理语义(Exactly-Once Semantics):确保 Flink 和 Kafka 都配置为支持精确一次处理语义。这可以通过...
1、生产者代码(Kafka Producer) 2、Flink 消费者代码(Python Script) 3. 部署并运行 Flink 作业 4.执行步骤 5. Flink Dashboard 查看指标 任务级别指标 运算符级别指标 任务堆栈 其他重要指标 6. 总结 1. 环境部署 软件及版本选择 操作系统:macOS(Apple M1芯片) JDK:OpenJDK 11 Flink:1.20.0 Python:3.8+(...
要在PyFlink 1.13.3 中接收 Kafka 消息并进行流处理,然后将最终结果写入数据库,可以按照以下步骤进行操作: 安装PyFlink 和相关依赖: pip install apache-flink==1.13.3 编写PyFlink 程序代码:创建一个新的 Python 脚本,导入必要的模块,并编写流处理的逻辑。