以下是一个使用 Python 进行 Flink 开发的简单示例代码:
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes
from pyflink.table.descriptors import Schema, Csv, Kafka
from pyflink.table.udf import udf
from pyflink.table.window import Tumble
# 定义处理函数
@udf(result_type=DataTypes.STRING())
def process_event(event):
# 处理逻辑
return "Processed: " + event
# 创建执行环境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)
# 定义输入流和输出流
t_env.connect(Kafka()
.version("universal")
.topic("input-topic")
.start_from_latest()
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
.property("group.id", "input-group")
).with_format(Csv()
.field_delimiter(",")
.derive_schema()
).with_schema(Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("type", DataTypes.STRING())
.field("content", DataTypes.STRING())
).create_temporary_table("input_table")
t_env.connect(Kafka()
.version("universal")
.topic("output-topic")
.property("bootstrap.servers", "localhost:9092")
).with_format(Csv()
.field_delimiter(",")
.derive_schema()
).with_schema(Schema()
.field("id", DataTypes.STRING())
.field("type", DataTypes.STRING())
.field("content", DataTypes.STRING())
).create_temporary_table("output_table")
# 定义查询逻辑
t_env.from_path("input_table") \
.window(Tumble.over("10.seconds").on("rowtime").alias("window")) \
.group_by("id, window") \
.select("id, type, process_event(content) as content") \
.insert_into("output_table")
# 执行作业
env.execute("My Flink job")
以上示例代码使用 PyFlink 库连接到 Flink 作业集群,并定义了一个输入流和一个输出流。然后,使用 UDF (User Defined Function)对输入数据进行处理,并将处理后的数据写入输出流。最后,执行作业并等待作业结束。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-536693.html
请注意,以上示例代码仅供参考,具体实现可能会因为您的实际需求而有所不同。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-536693.html
到了这里,关于示例代码:使用python进行flink开发的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!