基于ApacheFlink的StreamExecutionEnvironment,使用Java语言,实现批流融合的词频统计。其中数据源分别来自文件(批处理)和socket(流处理),将这两种数据源合并后再进行词频统计,单词不区分大小写
时间: 2024-03-23 17:39:35 浏览: 30
好的,我来回答你的问题。
首先,我们需要导入Apache Flink的相关依赖:
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-core</artifactId>
<version>1.11.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.11.2</version>
</dependency>
</dependencies>
```
然后,我们可以使用如下代码实现批流融合的词频统计:
```java
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class BatchStreamWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
// 设置执行环境
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
final StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取文件数据源
DataStream<String> fileData = env.readTextFile(params.get("input"));
// 读取socket数据源
DataStream<String> socketData = streamEnv.addSource(new SocketTextStreamFunction(params.get("hostname"), params.getInt("port"), "\n", 3));
// 将两个数据源合并
DataStream<String> data = fileData.union(socketData);
// 进行词频统计
data.flatMap(new FlatMapFunction<String, WordCount>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<WordCount> out) throws Exception {
String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String word : words) {
if (word.length() > 0) {
out.collect(new WordCount(word, 1));
}
}
}
})
.keyBy("word")
.sum("count")
.print();
env.execute("BatchStreamWordCount");
}
public static class WordCount {
public String word;
public int count;
public WordCount() {}
public WordCount(String word, int count) {
this.word = word;
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return word + ": " + count;
}
}
}
```
在上述代码中,我们先分别读取文件和socket数据源,然后使用union函数将它们合并为一个数据流。接着,我们使用flatMap函数将每一行数据转换为单词及其个数的二元组,并使用keyBy和sum函数进行词频统计。最后,我们使用print函数将结果输出到控制台。
需要注意的是,我们使用toLowerCase函数将单词转换为小写,以便进行不区分大小写的词频统计。
希望我的回答能够帮到你。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)