Flink常用方法使用案例

本文介绍了Flink中常用的方法，并提供了相应的使用案例。

1. 数据源

1.1. Socket

从Socket中读取数据，示例代码如下：

DataStreamString> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

1.2. 文件

从文件中读取数据，示例代码如下：

DataStreamString> text = env.readTextFile("file:///path/to/file");

1.3. Kafka

从Kafka中读取数据，示例代码如下：

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");

FlinkKafkaConsumerString> consumer = new FlinkKafkaConsumer>("topic", new SimpleStringSchema(), properties);
DataStreamString> stream = env.addSource(consumer);

2. 数据转换

2.1. Map

对数据进行Map操作，示例代码如下：

DataStreamString> text = ...;
DataStreamInteger> lengths = text.map(new MapFunctionString, Integer>() {
    @Override
    public Integer map(String value) throws Exception {
        return value.length();
    }
});

2.2. FlatMap

对数据进行FlatMap操作，示例代码如下：

DataStreamString> text = ...;
DataStreamString> words = text.flatMap(new FlatMapFunctionString, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String value, CollectorString> out) throws Exception {
        for (String word : value.split("s")) {
            out.collect(word);
        }
    }
});

2.3. Filter

对数据进行Filter操作，示例代码如下：

DataStreamString> text = ...;
DataStreamString> filtered = text.filter(new FilterFunctionString>() {
    @Override
    public boolean filter(String value) throws Exception {
        return value.startsWith("ERROR");
    }
});

2.4. KeyBy

对数据进行KeyBy操作，示例代码如下：

DataStreamTuple2String, Integer>> data = ...;
KeyedStreamTuple2String, Integer>, String> keyed = data.keyBy(new KeySelectorTuple2String, Integer>, String>() {
    @Override
    public String getKey(Tuple2String, Integer> value) throws Exception {
        return value.f0;
    }
});

3. 数据聚合

3.1. Reduce

对数据进行Reduce操作，示例代码如下：

KeyedStreamTuple2String, Integer>, String> keyed = ...;
DataStreamTuple2String, Integer>> reduced = keyed.reduce(new ReduceFunctionTuple2String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2String, Integer> reduce(Tuple2String, Integer> value1, Tuple2String, Integer> value2) throws Exception {
        return new Tuple2>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
    }
});

3.2. Aggregations

对数据进行Aggregations操作，示例代码如下：

KeyedStreamTuple2String, Integer>, String> keyed = ...;
DataStreamTuple2String, Integer>> aggregated = keyed.sum(1);

4. 数据输出

4.1. Print

将数据输出到控制台，示例代码如下：

DataStreamString> text = ...;
text.print();

4.2. WriteAsText

将数据输出到文件，示例代码如下：

DataStreamString> text = ...;
text.writeAsText("file:///path/to/output");

4.3. WriteToSocket

将数据输出到Socket，示例代码如下：

DataStreamString> text = ...;
text.writeToSocket("localhost", 9999, new SimpleStringSchema());

5. 执行任务

5.1. ExecutionEnvironment

创建ExecutionEnvironment，示例代码如下：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

5.2. StreamExecutionEnvironment

创建StreamExecutionEnvironment，示例代码如下：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

5.3. execute

执行任务，示例代码如下：

env.execute("My Flink Job");

6. 总结

本文介绍了Flink中常用的方法，并提供了相应的使用案例。通过本文的学习，读者可以掌握Flink的基本操作，为进一步深入学习Flink打下基础。

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