flink批流一体编程实践

Flink 批流一体编程实践可以通过 Table/SQL API 和 DataStream/DataSet API 两种方式来实现。下面将分别介绍这两种方式的实现方法。

1. Table/SQL API 实现批流一体编程实践

Table/SQL API 是 Flink 提供的一种基于 SQL 的编程接口，可以将流处理和批处理统一起来。通过 Table/SQL API，用户可以使用 SQL 语句来操作流和批数据，从而实现批流一体的编程。

下面是一个使用 Table/SQL API 实现批流一体编程的示例代码：

from pyflink.table import StreamTableEnvironment, BatchTableEnvironment, EnvironmentSettings

# 创建流处理环境
stream_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
stream_env.set_parallelism(1)
stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_env)

# 创建批处理环境
batch_env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
batch_env.set_parallelism(1)
batch_table_env = BatchTableEnvironment.create(batch_env)

# 创建表
stream_table_env.execute_sql("CREATE TABLE source_table (id INT, name STRING) WITH ('connector' = 'kafka', 'topic' = 'source_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json')")
batch_table_env.execute_sql("CREATE TABLE sink_table (id INT, name STRING) WITH ('connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test', 'table-name' = 'sink_table', 'username' = 'root', 'password' = '123456', 'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver')")

# 执行查询
result_table = stream_table_env.sql_query("SELECT id, name FROM source_table WHERE id > 10")
result_table.insert_into("sink_table")

# 执行作业
stream_table_env.execute("job_name")

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个流处理环境和一个批处理环境，然后分别使用 StreamTableEnvironment 和 BatchTableEnvironment 创建了对应的表环境。接着，我们使用 execute_sql() 方法创建了一个输入表和一个输出表，并使用 sql_query() 方法执行了一个查询操作，最后使用 insert_into() 方法将查询结果插入到输出表中。最后，我们使用 execute() 方法执行了整个作业。

2. DataStream/DataSet API 实现批流一体编程实践

除了 Table/SQL API，Flink 还提供了 DataStream/DataSet API 来实现批流一体编程。通过 DataStream/DataSet API，用户可以使用相同的 API 来操作流和批数据，从而实现批流一体的编程。

下面是一个使用 DataStream/DataSet API 实现批流一体编程的示例代码：

from pyflink.common.serialization import SimpleStringSchema
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.datastream.connectors import FlinkKafkaConsumer
from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment

# 创建流处理环境
stream_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
stream_env.set_parallelism(1)

# 创建批处理环境
batch_env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
batch_env.set_parallelism(1)

# 创建数据源
stream_source = FlinkKafkaConsumer('source_topic', SimpleStringSchema(), {'bootstrap.servers': 'localhost:9092'})
batch_source = batch_env.from_elements([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')])

# 执行流处理
stream_env.add_source(stream_source).filter(lambda x: int(x.split(',')[0]) > 10).print()

# 执行批处理
batch_source.filter(lambda x: x[0] > 1).print()

# 执行作业
stream_env.execute('job_name')

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个流处理环境和一个批处理环境，然后分别使用 FlinkKafkaConsumer 和 from_elements() 方法创建了对应的数据源。接着，我们使用 filter() 方法对数据进行过滤，并使用 print() 方法输出结果。最后，我们使用 execute() 方法执行了整个作业。