Python Flink 使用教程
本教程将介绍如何使用 Python 编程语言来操作和使用 Apache Flink,一个开源的流处理和批处理框架。通过本教程,你将学会如何使用 Python Flink API 来构建流处理和批处理应用程序。
环境设置
在开始之前,你需要先安装以下软件和库:
- Python 3.x
- Apache Flink 1.10.x
- Apache Beam 2.23.x
- PyFlink 1.10.x
你可以通过以下命令安装 PyFlink:
pip install apache-flink
开始使用
流处理
创建一个流处理作业
首先,我们需要导入必要的库:
from pyflink.common.serialization import SimpleStringEncoder
from pyflink.common.typeinfo import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import FlinkKafkaConsumer
from pyflink.datastream.functions import KeyedProcessFunction
from pyflink.table import StreamTableEnvironment
然后,我们需要创建一个流处理环境:
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_parallelism(1)
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)
从 Kafka 获取数据
接下来,我们将从 Kafka 主题中获取数据。首先,我们需要创建一个 Kafka 消费者:
properties = {
'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
'group.id': 'test-group'
}
kafka_consumer = FlinkKafkaConsumer(
'test-topic',
SimpleStringEncoder(),
properties=properties
)
然后,我们可以使用 add_source()
方法将该消费者添加到流处理环境中:
stream = env.add_source(kafka_consumer)
转换数据
一旦我们从 Kafka 主题中获取到数据,我们可以对数据进行转换和处理。例如,我们可以使用 map()
方法将数据进行分割:
stream = stream.map(lambda x: (x.split(',')[0], int(x.split(',')[1])))
定义处理逻辑
接下来,我们可以定义一个处理逻辑函数,例如:
class MyProcessFunction(KeyedProcessFunction):
def process_element(self, value, ctx):
ctx.output(value[0], value[1])
然后,我们可以使用 process()
方法将处理逻辑应用到数据流上:
stream.process(MyProcessFunction())
输出结果
最后,我们可以使用 print()
方法将结果打印出来:
stream.print()
执行作业
最后,我们可以使用 execute()
方法来执行流处理作业:
env.execute('My Stream Job')
批处理
创建一个批处理作业
首先,我们需要导入必要的库:
from pyflink.table import BatchTableEnvironment, EnvironmentSettings
然后,我们需要创建一个批处理环境:
env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = BatchTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)
读取数据
接下来,我们可以使用 read_csv()
方法从 CSV 文件中读取数据:
source = t_env.read_csv('data.csv', schema='name STRING, age INT')
转换数据
一旦我们读取到了数据,我们可以对数据进行转换和处理。例如,我们可以使用 filter()
方法过滤出年龄大于 18 的数据:
result = source.filter('age > 18')
输出结果
最后,我们可以使用 to_pandas()
方法将结果转换为 Pandas DataFrame,并打印出来:
result.to_pandas().head()
执行作业
最后,我们可以使用 execute()
方法来执行批处理作业:
t_env.execute('My Batch Job')
总结
在本教程中,我们学习了如何使用 Python Flink API 来构建流处理和批处理应用程序。我们学习了如何创建流处理和批处理作业,如何从 Kafka 获取数据,如何对数据进行转换和处理,以及如何输出结果。希望这个教程对你有所帮助!