以下是一個使用 Python 進行 Flink 開發(fā)的簡單示例代碼：
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
# 定義處理函數(shù)
@udf(result_type=DataTypes.STRING())
def process_event(event):
# 處理邏輯
return "Processed: " + event
# 創(chuàng)建執(zhí)行環(huán)境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)
# 定義輸入流和輸出流
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")
# 定義查詢邏輯
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")
# 執(zhí)行作業(yè)
env.execute("My Flink job")
以上示例代碼使用 PyFlink 庫連接到 Flink 作業(yè)集群，并定義了一個輸入流和一個輸出流。然后，使用 UDF （User Defined Function）對輸入數(shù)據(jù)進行處理，并將處理后的數(shù)據(jù)寫入輸出流。最后，執(zhí)行作業(yè)并等待作業(yè)結(jié)束。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-536693.html
請注意，以上示例代碼僅供參考，具體實現(xiàn)可能會因為您的實際需求而有所不同。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-536693.html
到了這里，關(guān)于示例代碼：使用python進行flink開發(fā)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
