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！