import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.api.scala.extensions._ object BatchWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 解析CSV文件,提取 message 列 val messages = env.readCsvFile[(String)]("/path/to/file.csv", ignoreFirstLine = true) .map(_._3) // 将消息按空格划分成单词 val words = messages.flatMap(_.split(" ")) // 计算每个单词的出现次数 val counts = words.map((_, 1)) .groupBy(0) .sum(1) // 打印结果 counts.print() } }
时间: 2024-04-06 11:32:36 浏览: 93
Apache Flink(flink-1.14.4-bin-scala_2.12.tgz)
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这段代码使用了 Flink 的 API 对CSV文件进行读取,并对文件中的单词进行计数。下面是代码的解释:
- 首先,通过 `ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment` 获取 Flink 执行环境。
- 然后,使用 `env.readCsvFile` 方法读取 CSV 文件,并将文件内容转换为 `(String)` 类型的元组。
- 接着,通过 `map` 方法提取元组的第三个元素,也就是 CSV 文件中的 message 列。
- 然后,使用 `flatMap` 方法将每个 message 按空格划分成单词。
- 接下来,对每个单词进行计数,使用 `map` 方法将每个单词映射为 `(单词, 1)` 的元组,然后使用 `groupBy` 方法按第 0 个元素(也就是单词)进行分组,最后使用 `sum` 方法对每个分组中的元素进行求和。
- 最后,使用 `print` 方法打印计数结果。
需要注意的是,代码中的路径 `/path/to/file.csv` 需要替换为实际的 CSV 文件路径。此外,代码中使用了 Scala 的扩展库,需要在项目中添加相应的依赖。
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