大数据Flink（一百一十四）：PyFlink的作业开发入门案例

已于 2024-10-02 18:54:43 修改
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分类专栏： # Flink 大数据入门核心技术 文章标签： flink 大数据
于 2024-09-07 07:00:00 首次发布
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PyFlink的作业开发入门案例

一、批处理的入门案例

1、示例

2、​​​​​​​开发步骤

3、参考代码：基于DataStreamAPI编程 

二、​​​​​​​​​​​​​​流处理的入门案例

1、​​​​​​​​​​​​​​示例

2、​​​​​​​​​​​​​​开发步骤

3、​​​​​​​​​​​​​​参考代码：基于DataStreamAPI编程

PyFlink的作业开发入门案例

一、​​​​​​​批处理的入门案例

1、​​​​​​​示例

编写Flink程序，读取表中的数据，并根据表中的字段信息进行统计每个单词出现的数量。

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大数据Flink（一百一十三）：Flink Python写DataStreamAPI作业快速入门
Lansonli（蓝深李）的博客
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因此，Flink 是一个用于在无界和有界数据流上进行有状态计算的通用的处理框架，它既具有处理无界流的复杂功能，也具有专门的运算符来高效地处理有界流。在 Flink 中，认为所有的数据本质上都是随时间产生的流数据，把批数据看作是流数据的特例，只不过流数据是一个无界的数据流，而批数据是一个有界的数据流（例如固定大小的数据集）。（阿里云Flink全托管空间预装的是Python3.7版本，因此需要我们在Python3.7版本开发代码），如下：（需要提前安装python3.7，资料中有安装包）
Flink实战案例（五十一）: flink 作业提交（一）提交全流程
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Bigdata-PyFlink：PyFlink简介及其示例
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大数据-PyFlink PyFlink简介及其示例 团队成员 数据集 PyFlink简介 PyFlink只是Apache Flink与Python的组合，或者更确切地说是Python上的Flink。 副题 电影/电视节目上映年与添加到Netflix年之间的平均时间差 最初，我想执行一些操作，这些操作将为我们提供行数，内存使用量，有关列的详细信息以及是否值，以及有关我的数据集的数据类型。
PyFlink 在聚美优品的应用实践
Ververica的博客
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大家好，我是来自聚美优品刷宝大数据部门的吴攀刚，本文将跟大家分享 PyFlink 在刷宝的应用，包括：背景介绍、架构演进、技术选型以及一个问题的解决思路分享。刷宝是一款短视频 APP，涵...
基于 pyflink 的算法工作流设计和改造
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团队工作控制台负责配置算法控制流和数据源，数据源可以是 Kafka 或历史数据仓库。在算法一中，可能采用分类评估算法。例如，团队可能设计了一个从 2K 到 4K、6K 到 18K 的分类识别算法，用于将数据分为不同的区间。接下来，根据特定的频段进行噪声识别。例如，如果工况大于某个特定的 K 值，数据会被归入区间一；如果工况大于另一个 K 值，则归入区间二。最后，团队应用事件算法，将各种算法的输出匹配到不同类型的事件中。为了让大家更清楚地了解，以下将展示团队算法输出结果的具体形式。
pyflink 环境测试以及测试案例
wudonglianga的专栏
10-19 1223
* 7.1. conda命令及pip命令**conda install 包名 pip install 包名conda uninstall 包名 pip uninstall 包名conda install -U 包名 pip install -U 包名7.2 Anaconda设置为国内下载镜像7.3 conda创建虚拟环境conda create py_env python=3.8.8 #创建python3.8.8环境activate py_env #激活环境。
1.11.0 pyflink使用例子
u010034713的博客
07-21 3000
官网链接 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/python/ python版本要求3.5及以上 安装pyflink python -m pip install apache-flink 如果安装下载太慢会time-out, 换pip源 代码 table_api方式 from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment f.
Pyflink系列之使用pyflink实现flink大数据引挚的经典案例wordcount
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大数据Flink（六十二）：批处理的入门案例
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I，-U，+U 表示一行数据的 changelog，+I 表示是新增的数据，-U 表示之前的记录已经被更新，之前的记录要回撤，+U 表示本次更新的数据。可以看到，输出结果是以对于每行产生 changelog 的形式来表示的。并根据表中的字段信息进行统计每个单词出现的数量。编写Flink程序，读取。
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flink开发案例_Flink 在人工智能领域的应用实践
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最全面的flink入门编程案例
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本文的非常详细的介绍了 flink、如何进行大数据开发的，包含flink读取kafka、文本读取，hdfs
pyflink 滚动窗口实例
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写在前头： 更多大数据相关精彩内容请进我的知识星球，每周定期更新 正篇 技术路线：模拟kafka生产者发送数据——>flink对kafka数据实时计算处理——>处理后的数据发送到kafka 1、模拟客流数据的生产者，参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_22611181/article/details/119900250 2、flink聚合操作原理介绍，参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_22611181/article/details/1199.
示例代码：使用python进行flink开发
学亮编程手记
03-14 1562
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。
Flink 生态：一个案例快速上手 PyFlink
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简介：Flink 从 1.9.0 版本开始增加了对 Python 的支持（PyFlink），在刚刚发布的 Flink 1.10 中，PyFlink 添加了对 Python UDFs 的支持，现在可以在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数。PyFlink 的架构如何，适用于哪些场景？本文将详细解析并进行 CDN 日志分析的案例演示。 作者：孙金城（金竹） Flink 从 1.9.0 版本开始增加了对 Python 的支持（PyFlink），在刚刚发布的 Flink 1.10 中，PyFli.
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PyFlink 有状态流处理在线机器学习基础实例 手写体识别
王清欢的博客
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01 在线机器学习 1.1 在线机器学习简介 准确地说，在线学习并不是一种模型，而是一种模型的训练方法。 能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，形成闭环的系统，同时也使得模型能够及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率。 在线学习与离线学习，在数据的输入与利用上有明显的区别： 在线学习的训练数据是一条条（或者是 mini-batch 微批少量）进来的，不像离线学习时可以一次性加载大量的数据。 在线学习的数据只能被训练一次，过去了就不会再回来，不像离线学习可以反复地在数据集上训练模型。
Python使用flink例子
03-13
<think>好的，我现在需要帮用户介绍Python使用Flink的例子。首先，用户之前问了关于ISA-95标准的问题，现在转到了Python和Flink，可能是在工业自动化或数据处理方面的应用。用户可能有一定的技术背景，想了解如何用Python结合Flink进行实时数据处理或者流处理。 首先，我要确认Flink对Python的支持情况。Apache Flink主要用Java和Scala编写，但通过PyFlink，用户可以用Python API来编写作业。需要说明PyFlink的版本兼容性，比如Flink 1.9之后开始支持Python，现在可能已经更新到更高版本了。 接下来，用户可能需要一个简单的例子来入门。我应该选择一个典型的流处理案例，比如WordCount，这是大数据领域的经典例子，容易理解。另外，可能需要介绍安装步骤，确保用户能顺利运行示例。 另外，用户可能对实际应用场景感兴趣，比如实时数据分析、事件驱动应用或者ETL处理，需要举一些实际例子，比如日志分析、实时监控等。同时，需要指出PyFlink的局限性，比如某些高级功能可能不如Java API完善，性能也可能有差异。 还要注意代码的结构，确保用户能复制并运行示例，可能需要提醒安装必要的依赖，比如Java环境，PyFlink的安装命令。此外，需要解释代码的每一步，让用户理解数据处理的流程，比如Source、Transformation、Sink。 最后，总结PyFlink的优势和适用场景，帮助用户判断是否适合他们的项目需求。可能还需要提到社区支持和学习资源，方便用户进一步探索。</think>以下是使用Python（通过**PyFlink**）编写Apache Flink流处理任务的示例及关键步骤解析： --- ### **1. 环境准备** - **安装PyFlink**： ```bash pip install apache-flink ``` - **依赖**：确保本地已安装Java 8+（Flink运行需要Java环境）。 --- ### **2. 简单示例：实时单词计数（WordCount）** #### **代码实现** ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.datastream.functions import MapFunction, FlatMapFunction # 创建执行环境 env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() # 定义数据源（模拟实时输入） source_data = env.from_collection(["hello world", "hello flink", "flink is powerful"]) # 数据处理逻辑 class SplitWords(FlatMapFunction): def flat_map(self, value): return value.lower().split() class CountWords(MapFunction): def __init__(self): self.word_counts = {} def map(self, value): self.word_counts[value] = self.word_counts.get(value, 0) + 1 return (value, self.word_counts[value]) # 执行任务 result = ( source_data .flat_map(SplitWords()) # 拆分单词 .map(CountWords()) # 统计词频 .print() # 输出结果 ) env.execute("Python Flink WordCount") ``` #### **运行结果** ``` (hello, 1) (world, 1) (hello, 2) (flink, 1) (flink, 2) (is, 1) (powerful, 1) ``` --- ### **3. 核心概念解析** #### **3.1 数据流结构** - **Source**：`from_collection`模拟实时输入流。 - **Transformation**： - `flat_map`：拆分句子为单词（一对多转换）。 - `map`：统计每个单词的出现次数。 - **Sink**：`print()`将结果输出到控制台。 #### **3.2 窗口处理（示例：5秒滚动窗口统计）** ```python from pyflink.common import Time from pyflink.datastream.window import TumblingProcessingTimeWindows # 按时间窗口聚合 result = ( source_data .flat_map(SplitWords()) .map(lambda word: (word, 1)) .key_by(lambda pair: pair[0]) # 按单词分组 .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .sum(1) # 对计数求和 .print() ) ``` --- ### **4. 实际应用场景** - **实时日志分析**：监控服务器日志，统计错误频率。 - **传感器数据处理**：工业设备实时温度异常检测。 - **电商用户行为分析**：页面点击流实时聚合。 --- ### **5. PyFlink的限制与优化** - **限制**： - 部分高级API（如复杂状态操作）需依赖Java/Scala实现。 - 性能略低于Java API（序列化开销）。 - **优化建议**： - 对关键逻辑使用`@udf`装饰器加速。 - 调整并行度：`env.set_parallelism(4)`。 --- ### **总结** PyFlink为Python开发者提供了便捷的流/批处理接口，适合快速实现轻量级实时任务。若需深度优化或复杂功能（如自定义窗口、状态管理），建议结合Java/Scala API使用。
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