# Apache Flink 与 Python 的结合：轻松实施实时流处理
Apache Flink 是一个强大的开源框架，专注于流处理和批处理，它提供了高吞吐量和低延迟的实时数据处理能力。在大数据时代，流处理变得越来越重要，而使用 Python 语言来实现这些功能则能够吸引大量科技工作者的关注。本文将介绍如何在 Flink 中使用 Python 进行流处理，并通过示例代码进行演示，最后展示一些
原创
2024-10-28 06:35:47
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昨天完用flask成功部署了pytorch模型，成功完成了一个自己的项目，这是我个人生涯的一大步。按照惯例，写下这个备忘贴，主要是为了方便自己回忆的，大家能学到什么各凭本事。 GET方法用于从服务器获取资源，即
# Flink 如何执行 Python 代码
Apache Flink 是一个流处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析。虽然 Flink 最初是为 Java/Scala 开发的，但它也通过 Apache Beam 和 Flink Python API（PyFlink）支持 Python 用户。本文将介绍如何在 Flink 中执行 Python 代码，并通过一个简单的示例来解决具体问题。
##
原创
2024-10-20 06:06:42
73阅读
# Flink执行Python模块
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个非常流行的分布式计算引擎，它提供了高性能、容错和可伸缩的流处理和批处理功能。Flink 支持使用多种编程语言编写应用程序，包括 Java、Scala 和 Python。在本文中，我们将重点介绍如何在 Flink 中执行 Python 模块。
## 为什么选择 Python？
Python 是一种易学易用的编
原创
2024-06-04 07:29:55
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# 使用 Apache Flink 执行 Python 脚本的指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，可以帮助开发者处理大规模数据流和批处理任务。在大数据生态系统中，越来越多的人希望将 Python 与 Flink 结合起来以执行数据流处理任务。在这篇文章中，我们将逐步学习如何用 Apache Flink 执行 Python 脚本。
## 项目流程概述
下面是执行 Pytho
原创
2024-10-21 07:52:06
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# Flink 执行 Python 任务的科普文章
Apache Flink 是一个开源大数据处理引擎，广泛应用于流处理和批处理。随着 Python 在数据科学和大数据处理领域的日益普及，Flink 也推出了对 Python 的支持，使得用户可以使用 Python 编写数据处理任务。
## 1. 什么是 Apache Flink？
Apache Flink 通常用于处理实时数据流任务，具有以
原创
2024-10-12 03:12:45
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# Python调用Flink执行的流程
## 介绍
Flink是一个流处理和批处理框架，可以处理大规模的数据集并提供高吞吐量、低延迟的计算能力。本文将介绍如何使用Python调用Flink执行任务。我们将分为以下几个步骤来完成这个任务，具体步骤如下图所示：
```mermaid
flowchart TD
A(准备开发环境) --> B(导入必要的库)
B --> C(创建一个
原创
2023-10-25 10:06:59
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1. Flink名词介绍Dataflow：Flink程序在执行时会被Flink系统映射成数据流模型，这个数据流模型就叫Dataflow. 备注：Flink就是通过数据流模型对Operator进行优化。Operator：数据流模型中的每个操作被称作Operator,Operator分为Source Operator、Transformation Operator、Sink Operator。Part
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2024-03-25 12:50:21
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## Flink 如何执行 Python UDF
在 Apache Flink 中，Python UDF 是一种用户自定义函数（User Defined Function，简称 UDF）的一种实现方式。Python UDF 允许用户使用 Python 编写自定义函数，并在 Flink 流处理作业中使用。
本文将详细介绍如何在 Flink 中执行 Python UDF，包括以下内容：
1. 安
原创
2023-10-17 03:47:25
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场景在keyby之后，通过简单选择了key之后（randomInt，取模运算），会出现下游算子接收数据不均衡的情况，即多个slot中可能只会有部分slot在使用。 在%4，下游算子并行度为4的情况下可能只有个slot在使用。首先排除key分布不均的情况，模4之后只会产生四个值，0，1，2，3。因此并不会出现下游数据接收不均衡的情况。故考虑到flink内部可能存在重新打散数据的情况。 参考一下帖子：
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2023-08-20 06:46:08
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目录运行架构客户端JobManagerTaskManager与SlotsParallelism（并行度）Operator Chains（任务链） ExecutionGraph（执行图）提交流程运行架构客户端 客户端不是运行和程序执行的一部分, 而是用于准备和发送dataflow到Job
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2024-03-25 13:25:39
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我们先从wordcount程序说起 下面是一段使用 Flink 实现的 WordCount 代码import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env =
StreamExecutionEnvironmen
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2024-01-28 00:35:22
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目录Flink流图基本概念StreamGraph源码StreamGraph的核心对象StreamNodeStreamEdgeStreamNode和StreamEdge之间的关系上传jar包生成StreamGraph生成StreamNode生成Edge核心方法参考Flink流图基本概念这里简单介绍一下Flink流图的一些基本概念和过程。根据不同图的生成顺序，主要是分为4层：StreamGraph--
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2024-04-25 14:52:33
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在前文中我们学习了flink的整体架构和任务提交执行的流程。现在我们来学习flink在内部具体如何执行任务。任务执行图在flink中有四层执行图，StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图，如图所示：StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图，用来表示程序的拓扑结构。每个转换操作
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2023-12-01 15:21:53
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我们以下面代码为例：FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("canal_monitor_order_astable", new SimpleStringSchema(), properties);
consumer.setStartFromEarliest();
env.add
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2024-03-12 16:07:58
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urllib库是 Python的一个第三方库，它提供了丰富的功能和强大的性能。Python版本为2.11,提供了在不同平台上运行的选项，其中包括用于桌面和移动设备的应用程序。与 pycharm和 libc等库不同， urllib不是为了构建桌面应用程序而设计的，但是它可以用于移动设备上的应用程序。urllib库通过在移动设备上使用来实现移动设备应用程序，而不需要安装在桌面环境中。 为了
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2023-10-07 22:04:46
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## 如何在Flink Docker服务中执行Python程序
Flink是一个强大的流处理框架，而Docker则为我们提供了一个简化的环境来运行Flink。在此过程中，我们可以使用Python来编写应用程序。本文将向您介绍如何在Flink Docker服务中执行Python代码的步骤。
### 整体流程
以下是将Python应用程序运行在Flink Docker服务中的基本步骤：
| 步
Apache Flink 是一个流式处理框架，支持复杂事件处理和大规模数据分析。在 Flink 中，合流（Join）是一种常见的操作，用于将两个或多个流中的数据按照指定条件进行关联。本文将深入探讨 PyFlink 中合流的基本操作，包括合流的类型、操作方法、常见应用场景以及实例代码，以帮助读者更好地理解和运用 PyFlink 中的合流操作。1. 合流的类型在 PyFlink 中，合流有两种基本类型
Flink常见异常错误总结背景异常信息总结异常1：local class incompatible异常2：Failure opening selector异常3：The TaskExecutor is shutting down.异常4：Cannot instantiate user function.异常5：The RemoteEnvironment cannot be instantiate
此阶段会为每个Task分配并行度，生成对应的ExecutionVertex。JobManager负责将JobGraph转换为ExecutionGraph并调度任务，TaskManager通过Slot资源执行具体Task，最终形成物理执行图。由TaskManager根据ExecutionGraph部署Task后形成的实际运行结构，并非具体数据结构，而是物理任务实例的拓扑关系。根据用户通过DataStream API编写的代码生成的最初DAG图，表示程序的拓扑结构，通常在客户端完成。
