地产商网站建设,中国铁建网站,discuz是什么,家居企业网站建设服务FlinkSql一个简单的测试程序 以下是一个简单的 Flink SQL 示例#xff0c;展示了如何使用 Flink Table API 和 Flink SQL 进行基本的数据流处理。 定义数据实体 CC #xff1a; - CC 类表示数据流中的元素#xff0c;包含两个字段#xff1a; character #xff08;字符展示了如何使用 Flink Table API 和 Flink SQL 进行基本的数据流处理。 定义数据实体 CC - CC 类表示数据流中的元素包含两个字段 character 字符和 count 计数。 - 提供了无参构造函数和带参构造函数用于创建 CC 对象。 // 1. 定义数据实体public static class CC {public String character;public long count;public CC() {}public CC(String character, long count) {this.character character;this.count count;}} 创建执行环境并模拟数据流 - 创建了 Flink 执行环境 StreamExecutionEnvironment 和 StreamTableEnvironment 。 - 创建了一个包含字符串元素的数据流 inputStream 其中包括 “hello”, “world” 和 “!!!”。 // 2. 创建执行环境并模拟数据流StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);EnvironmentSettings environmentSettings EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();StreamTableEnvironment tableEnv StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);DataStreamString inputStream env.fromElements(hello,world,!!!).uid(source).name(source);对数据流进行 flatMap 操作 - 使用 flatMap 对每个输入字符串进行拆分并将每个字符映射为一个 CC 对象。 // 3. 对数据流进行flatMap()操作SingleOutputStreamOperatorCC streamOperator inputStream.flatMap(new FlatMapFunctionString, CC() {Overridepublic void flatMap(String value, CollectorCC out) throws Exception {for (char c : value.toCharArray()) {out.collect(new CC(c ,1L));}}});将数据流转为 Table - 使用 tableEnv.fromDataStream 将 streamOperator 转换为一个 Table 对象。 // 4. 将数据流转为TableTable table tableEnv.fromDataStream(streamOperator);使用 Table API 操作数据流 - 对 table 进行选择和过滤操作保留字符不为空的记录。 - 对过滤后的数据进行分组并计算每个字符的计数总和将结果存储在 result 中。 // 5. 使用tableApi操作数据流并输出结果Table filter table.select($(character), $(count)).filter($(character).isNotEqual());Table result filter.groupBy($(character)).select($(character), $(count).sum().as(character_count));tableEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();使用 Flink SQL 操作数据流 - 将 table 注册为临时视图 “CC”。 - 执行 SQL 查询对 “CC” 进行分组计算每个字符的计数总和并将结果存储在 result2 中。 // 6. 使用FlinkSql操作数据流并输出结果tableEnv.createTemporaryView(CC, table);Table result2 tableEnv.sqlQuery(SELECT character, SUM(count) FROM CC group by character);tableEnv.toRetractStream(result2, Row.class).print();执行任务 - 使用 env.execute(“Flink Sql Test”) 启动 Flink 作业处理数据流并输出结果。 // 7.执行任务env.execute(Flink Sql Test);执行结果
(true,I[h, 1])
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(false,-U[l, 1])
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(true,I[!, 1])
(false,-U[!, 1])
(true,U[!, 2])
(false,-U[!, 2])
(true,U[!, 3])Process finished with exit code 0通过这段代码您可以了解如何使用 Flink Table API 和 Flink SQL 对数据流进行简单的处理和分析包括数据拆分、选择、过滤、分组和计算。最后通过 toRetractStream 方法将结果打印输出。
