示例代码：使用python进行flink开发_flink python开发

以下是一个使用 Python 进行 Flink 开发的简单示例代码：

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

# 定义处理函数
@udf(result_type=DataTypes.STRING())
def process_event(event):
    # 处理逻辑
    return "Processed: " + event

# 创建执行环境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env)

# 定义输入流和输出流
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")

# 定义查询逻辑
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")

# 执行作业
env.execute("My Flink job")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54

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。