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网站开发数字证书企业网站的建设过程

news 2025/9/19 3:54:55

网站开发数字证书,企业网站的建设过程,响应式布局方式,centos wordpress 优化在《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中，我们使用了Python基础函数实现了字（符）统计的功能。这篇我们将切入PyFlink，使用这个框架实现字数统计功能。 PyFl…

在《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中，我们使用了Python基础函数实现了字（符）统计的功能。这篇我们将切入PyFlink，使用这个框架实现字数统计功能。

PyFlink安装

安装Python

sudo apt install python3.10
sudo ln -s /usr/bin/python3.10 /usr/bin/python

安装虚拟环境

sudo apt install python3.10-venv

创建工程所在文件夹，并创建虚拟环境

mkdir pyflink-test
cd pyflink-test
python -m venv .env

进入虚拟环境，并安装PyFlink

source .env/bin/activate
pip3.10 install apache-flink

统计代码

Flink为开发者提供了如下不同层级的抽象。本篇我们将尽量使用SQL来实现功能。
在这里插入图片描述

创建环境

执行环境用于设置任务的属性（batch还是stream），以及一些运行时参数（parallelism.default等）。
和Hadoop不同的是，Flink是流批一体（既可以处理流，也可以处理批处理）的引擎，而前者是批处理引擎。
批处理很好理解，即给一批数据，我们一次性、成批处理完成。
而流处理则是指，数据源源不断进入引擎，没有尽头。
本文不对此做过多展开，只要记得本例使用的是批处理模式（in_batch_mode）即可。

import argparse
import logging
import sysfrom pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment)def word_count(input_path):config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)

Source

在前两篇文章中，我们使用内存中的常规结构体，如dict等来保存Map过后的数据。而本文介绍的SQL方式，则是通过Table（表）的形式来存储，即输入的数据会Map到一张表中

    # define the sourcemy_source_ddl = """create table source (word STRING) with ('connector' = 'filesystem','format' = 'csv','path' = '{}')""".format(input_path)t_env.execute_sql(my_source_ddl).print()tab = t_env.from_path('source')

这张表只有一个字段——String类型的word。它用于记录被切分后的一个个字符串。
这儿有个关键字with。它可以用于描述数据读写相关信息，即完成数据读写相关的设置。
connector用于指定连接方式，比如filesystem是指文件系统，即数据读写目标是一个文件；jdbc则是指一个数据库，比如mysql；kafka则是指一个Kafka服务。
format用于指定如何把二进制数据映射到表的列上。比如CSV，则是用“,”进行列的切割。

Execute

    # execute insertmy_select_ddl = """select word, count(1) as `count`from sourcegroup by word"""t_env.execute_sql(my_select_ddl).wait()

上述SQL我们按source表中的word字段聚类，统计每个字符出现的个数。
完整输出如下

Using Any for unsupported type: typing.Sequence[~T]
No module named google.cloud.bigquery_storage_v1. As a result, the ReadFromBigQuery transform *CANNOT* be used with `method=DIRECT_READ`.
OK
+--------------------------------+----------------------+
|                           word |                count |
+--------------------------------+----------------------+
|                              A |                    3 |
|                              B |                    1 |
|                              C |                    2 |
|                              D |                    2 |
|                              E |                    1 |
+--------------------------------+----------------------+
5 rows in set

完整代码

# sql_print.py
import argparse
import logging
import sysfrom pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment)def word_count(input_path):config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)# define the sourcemy_source_ddl = """create table source (word STRING) with ('connector' = 'filesystem','format' = 'csv','path' = '{}')""".format(input_path)t_env.execute_sql(my_source_ddl).print()tab = t_env.from_path('source')my_select_ddl = """select word, count(1) as `count`from sourcegroup by word"""t_env.execute_sql(my_select_ddl).print()if __name__ == '__main__':logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, format="%(message)s")parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--input',dest='input',required=False,help='Input file to process.')argv = sys.argv[1:]known_args, _ = parser.parse_known_args(argv)word_count(known_args.input)