Flink 核心技能实操的示例代码

Flink 核心技能实操的示例代码

Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，用于构建数据流应用。以下是一些 Flink 核心技能的实操示例代码。

1. 创建一个简单的 Flink 流处理应用

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;  
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;  
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;  
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;  
  
public class FlinkStreamProcessing {  
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        // 设置执行环境  
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
  
        // 创建数据源  
        DataStream<String> text = env.fromElements("Hello, World!", "Flink", "Streaming");  
  
        // 转换数据  
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text  
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {  
                    @Override  
                    public Tuple2<String, Integer> map(String value) {  
                        return new Tuple2<>(value, 1);  
                    }  
                })  
                .keyBy(0)  
                .sum(1);  
  
        // 输出结果  
        counts.print();  
  
        // 执行任务  
        env.execute("Flink Stream Processing Example");  
    }  
}

2. 使用 Flink SQL 进行流处理

Flink SQL 是 Flink 的一个强大功能，允许用户使用 SQL 查询来处理流数据。以下是一个简单的 Flink SQL 示例：

首先，你需要将你的流数据源注册到 Flink 的 TableEnvironment 中：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);  
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE my_table (word STRING, count INT) WITH (...)");  

使用适当的源注册表
然后，你可以使用 SQL 查询来处理数据：

tableEnv.sqlQuery("SELECT word, count FROM my_table")  
        .toRetractStream[(String, Int)]()  // 将结果转换为 DataStream[(String, Int)] 并输出结果。