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 ="test_group"sink_topic ="test1"# 使用 SimpleStringSchema 反序列模式,...
from_source( source=kafka_source, watermark_strategy=watermark_strategy, source_name='Kafka Source' ) # 执行简单的转换和输出操作 processed_stream = data_stream.map(lambda x: x.upper()) # 例如,将数据转换为大写 # 处理逻辑:直接输出到控制台 processed_stream.print() # 执行任务 env.execute('...
2、定义 kafka source #源 kafka配置 kafka_servers = "node:9092" source_topic = "test" consume_group_id = "test_group" sink_topic = "test1" # 使用 SimpleStringSchema 反序列模式,因为测试数据源为非结构化数据 source = KafkaSource.builder().set_bootstrap_servers(kafka_servers) \ .set_topics...
resultQuery = st_env.sql_query("select * from sourceKafka") resultQuery.insert_into( "csvTableSink") st_env.execute("pyflink-kafka-v2") 保存文件为pyflink_kafka.py 代码执行 采用local-single部署模式执行: python pyflink_kafka.py 持续检查result.cvs的内容: tail –f result.cvs 执行时没有错误...
path.join(_path, 'flink-connector-kafka_2.12-1.14.2.jar')) # t_env = StreamTableEnvironment.create(env, TableConfig()) t_env = StreamTableEnvironment.create( env, environment_settings=EnvironmentSettings.new_instance().use_blink_planner().build()) # set source table t_env.execute_sql(...
接下来,编写一个 Flink 程序,用于从 Kafka 读取数据并进行聚合。以下是一个简单的示例: frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.datastream.connectorsimportKafkaSource, KafkaSinkfrompyflink.datastream.functionsimportMapFunction, AggregationFunction# 创建 Flink 环境env = StreamExecutionEnvironme...
Kafka 连接器的一些参数与含义如下: connector:指定使用什么类型的连接器,这里应该是’kafka’。 topic:Kafka 记录的 Topic 名。 properties.bootstrap.servers:逗号分隔的 Kafka broker 列表。 properties.group.id:Kafka source 的消费组 id。如果未指定消费组 ID,则会使用自动生成的 “KafkaSource-{tableIdentifier...
""")).with_schema(Schema().field("key",DataTypes.STRING()).field("value",DataTypes.STRING())).in_append_mode()\.create_temporary_table("kafka_source")# 定义 MySQL 结果表t_env.connect(FileSystem().path("path_to_result_directory")).with_format(Json().fail_on_missing_field(True)).wi...
t_env.from_path('sourceKafka')\ .select("ID,TRUCK_ID")\ .insert_into("mysqlSink") # 执行作业 t_env.execute("pyFlink_mysql") 4、执行demo程序 导入需要的jar包,本地PyFlink的lib目录: D:\Users\ThinkPad\miniconda3\Lib\site-packages\pyflink\lib ...
首先,确保已经安装了PyFlink和Kafka依赖库: pip install pyflink pip install kafka-python 复制代码 接下来,编写一个简单的PyFlink程序来消费Kafka数据并进行过滤: from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.datastream.connectors import KafkaSource, KafkaSink from pyflink.datastream.func...