pyflink实现案例

以下是一个使用 PyFlink 实现的简单案例：

假设有一个包含了用户购买记录的 CSV 文件，例如：

user_id,item_id,price
1001,001,10.0
1001,002,20.0
1002,001,15.0
1002,003,30.0
1003,001,12.0

我们想要计算每个用户的平均购买金额。

首先，我们需要使用 PyFlink 的 Table API 将 CSV 文件读入一个 Flink 表中：

from pyflink.table import EnvironmentSettings, CsvTableSource, DataTypes

env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = BatchTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)

csv_source = CsvTableSource.builder() \
    .path('path/to/purchase_records.csv') \
    .field('user_id', DataTypes.STRING()) \
    .field('item_id', DataTypes.STRING()) \
    .field('price', DataTypes.FLOAT()) \
    .ignore_first_line() \
    .build()

purchase_records = t_env.from_table_source(csv_source)

接下来，我们需要按照用户 ID 进行分组，计算每个用户的平均购买金额：

from pyflink.table.window import Tumble

result = purchase_records \
    .window(Tumble.over('1.hours').on('purchase_time').alias('hourly_window')) \
    .group_by('user_id, hourly_window') \
    .select('user_id, hourly_window.start as purchase_hour, avg(price) as avg_purchase_amount')

最后，我们可以将结果写入一个 CSV 文件中：

result.write_to_sink(CsvTableSink.builder()
    .path('path/to/avg_purchase_amount.csv')
    .field_delimiter(',')
    .build())

这就是一个简单的使用 PyFlink 实现的案例。