Flink编程练习（二）

最新推荐文章于 2025-06-12 09:46:34 发布

原创

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#Flink

这篇博客介绍了如何使用Flink进行Map操作，包括数据准备、程序编写与运行。接着讲解了reduceByKey的实现，讨论了在Flink中处理数据分组的挑战。然后展示了如何执行自然连接操作，处理缺失值的问题。最后，详细阐述了KMeans聚类算法的实现，包括数据准备、程序编写和本地运行的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Map

班级学生成绩的随机生成

输入：本班同学的学号
输出：<学号，成绩>

数据准备

首先需要一个stuID.csv文件，每一列为一个学号：
然后将文件放入HDFS中：
```
hdfs dfs put stuID.csv input
```

编写程序

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import java.util.Random;

public class StuScore {
   
   
    private static Random rand = new Random();

    public StuScore(){
   
   }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
   
        ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
        DataSet<String> text;

        if(params.has("input")){
   
   
            text = env.readTextFile(params.get("input"));
        }else{
   
   
            System.out.println("Please confirm input keywords!");
            return;
        }


        DataSet<Tuple2<String,Integer>> stuscore =  text.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
   
   
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {
   
   
                return new Tuple2<>(s,rand.nextInt(100) +1);
            }
        });

        //如果没有指定输出，则默认打印到控制台
        if(params.has("output")){
   
   
            stuscore.writeAsCsv(params.get("output"),"\n", ",");
            env.execute();
        }else{
   
   
            System.out.println("Printing result to stdout. Use --output to specify output path.");
            stuscore.print();
        }

    }
}

注意点

Flink提供了一个ParameterTool用于简化命令行参数的工具
使用匿名函数新建算子是一种很常见的操作

运行

首先确保已经打开了Flink，并在JAR包下执行

flink run -c StuScore StuScore.jar --input /home/hadoop/Documents/distribution/Flink/StuScore/stuID.csv

这里可以用--output指定输出路径，默认为标准输出

查看结果

54469946644

reduceByKey

问题

求平均成绩：将全班同学每隔5号分为一组，求每组的平均成绩

输入： <学号，成绩>

输出：<组号，平均分>

数据准备

首先需要一个score.csv文件，每一列为学号和学生成绩：

编写程序

import org.apache.commons.compress.archivers.dump.DumpArchiveEntry;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;

public class AVGscore {
   
   
    private static Integer groupSize = 5;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
   
        ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
        DataSet<Tuple2<Integer, Double>> fileDataSet;

        if (params.has("input")) {
   
   
            fileDataSet = env.readCsvFile(params.get("input"))
                    .types(Integer.class, Double.class);
        } else {
   
   
            System.out.println("Please confirm input keywords!");
            return;
        }

        /**
         * m