示例代码：使用python进行flink开发

你的名字 2024-03-25 12:36 28阅读 0赞

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。

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。