pyflink datastream

PyFlink的DataStream API是Flink框架处理无界数据流的重要接口。它包含了数据源（DataSource）、转换操作（Transformation）和数据汇（DataSink）三个部分。数据源可以从文件、集合或自定义数据源中读取数据。转换操作可以对数据流进行各种操作，例如映射、过滤、分区等。数据汇用于将处理后的数据写入到文件、集合或自定义数据源中。\[1\]

在PyFlink 1.16之后，官方建议使用KafkaSource和KafkaSink来处理数据流。可以使用KafkaSource从Kafka集群中读取数据，并使用KafkaSink将处理后的数据写入到Kafka中。可以通过设置参数来配置KafkaSource和KafkaSink的相关属性，例如bootstrap_servers、group_id、topics等。\[2\]

另外，通过分区可以将数据流分发到不同的分区中，这样相同的key的数据会被发送到同一个分区中进行处理。可以使用key_by函数对数据流进行分区操作。\[3\]

以上是关于PyFlink DataStream API的一些简要介绍和示例代码。如果您有具体的问题或需要更详细的信息，请提供更多的上下文。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Flink学习之DataStream API（python版本）](https://blog.csdn.net/weixin_48077303/article/details/122927812)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pyflink学习笔记(四)：datastream_api](https://blog.csdn.net/weixin_41907245/article/details/129362891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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