tuple2.of的用法
时间: 2024-02-28 10:53:11 浏览: 23
在 Flink 中,Tuple2 是一个用于存储两个元素的数据结构。Tuple2.of() 方法用于创建一个 Tuple2 对象,例如:
```java
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
Tuple2<String, Integer> tuple = Tuple2.of("hello", 1);
```
这个例子创建了一个 Tuple2 对象,其中第一个元素是字符串 "hello",第二个元素是整数 1。
Tuple2 类还提供了 getFirst() 和 getSecond() 方法来获取 Tuple2 对象的第一个和第二个元素,例如:
```java
String first = tuple.getFirst(); // 获取第一个元素 "hello"
int second = tuple.getSecond(); // 获取第二个元素 1
```
这些方法可以方便地访问 Tuple2 对象的元素,从而进行相应的计算和操作。
相关问题
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String, Row, String>> kafkaMapedDataStream;按照窗口,每10000条数据触发批处理,将这10000条数据,sink到hive中,其中tuple3.f0为tableName,tuple3.f1为row,tuple3.f2为时间戳,且该kafkaMapedDataStream包含了来自不同表的row,我们要根据表名分别sink到不同的hive表中,请写出详细示范程序!
下面是一个示例程序,通过使用Flink的window、groupBy和RichSinkFunction来实现将数据按表名分别sink到不同的Hive表中:
```java
public class KafkaToHiveSinkJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
// 构建 Kafka 消费者配置
Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaProps.setProperty("group.id", "kafka-consumer-group");
// 从 Kafka 中读取数据
FlinkKafkaConsumer<Tuple3<String, Row, String>> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new TupleRowTimestampDeserializer(), kafkaProps);
DataStream<Tuple3<String, Row, String>> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer)
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple3<String, Row, String>>(Time.seconds(10)) {
@Override
public long extractTimestamp(Tuple3<String, Row, String> element) {
return Long.parseLong(element.f2);
}
});
// 定义窗口和批处理大小
int batchSize = 10000;
WindowedStream<Tuple3<String, Row, String>, Tuple, TimeWindow> windowedStream = kafkaStream
.keyBy(0)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.apply(new WindowFunction<Tuple3<String, Row, String>, Tuple3<String, Row, String>, Tuple, TimeWindow>() {
@Override
public void apply(Tuple tuple, TimeWindow window, Iterable<Tuple3<String, Row, String>> input, Collector<Tuple3<String, Row, String>> out) {
for (Tuple3<String, Row, String> element : input) {
out.collect(element);
}
}
});
// 将数据 sink 到 Hive 表
windowedStream.addSink(new HiveSink(batchSize));
// 执行任务
env.execute("Kafka to Hive Sink Job");
}
public static class HiveSink extends RichSinkFunction<Tuple3<String, Row, String>> {
private Connection connection;
private PreparedStatement statement;
private int batchSize;
private int count = 0;
public HiveSink(int batchSize) {
this.batchSize = batchSize;
}
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 创建 Hive 连接和预编译语句
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
connection = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:10000/default", "hive", "");
statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO ${table} VALUES (?, ?, ?)");
}
@Override
public void invoke(Tuple3<String, Row, String> value, Context context) throws Exception {
// 根据表名替换预编译语句中的占位符
String table = value.f0;
statement.clearParameters();
statement.setString(1, value.f1.getField(0).toString());
statement.setString(2, value.f1.getField(1).toString());
statement.setString(3, value.f1.getField(2).toString());
statement.addBatch();
count++;
if (count >= batchSize) {
statement.executeBatch();
count = 0;
}
}
@Override
public void close() throws Exception {
// 执行剩余的批处理语句并关闭连接
statement.executeBatch();
statement.close();
connection.close();
}
}
public static class TupleRowTimestampDeserializer implements DeserializationSchema<Tuple3<String, Row, String>> {
@Override
public Tuple3<String, Row, String> deserialize(byte[] bytes) throws IOException {
// 解析 Kafka 消息,将表名、行和时间戳封装为一个元组返回
String json = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(json);
String tableName = jsonObject.getString("tableName");
Long timestamp = jsonObject.getLong("timestamp");
JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("row");
Row row = Row.of(jsonArray.getString(0), jsonArray.getString(1), jsonArray.getString(2));
return Tuple3.of(tableName, row, timestamp.toString());
}
@Override
public boolean isEndOfStream(Tuple3<String, Row, String> tuple3) {
return false;
}
@Override
public TypeInformation<Tuple3<String, Row, String>> getProducedType() {
return TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple3<String, Row, String>>() {
});
}
}
}
```
在上面的程序中,我们首先从 Kafka 中读取数据,并使用BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor分配时间戳和水位线。然后,我们将数据按表名进行分组,使用TumblingEventTimeWindows定义窗口,每10000条数据触发一次批处理,并将数据 sink 到 Hive 表中。为了实现将数据按表名分别sink到不同的Hive表中,我们在RichSinkFunction的invoke方法中通过替换预编译语句中的占位符来动态指定表名。最后,我们定义了一个TupleRowTimestampDeserializer类来解析从Kafka中读取的JSON消息,并将表名、行和时间戳封装为一个元组返回。
.map(line -> { String[] fields = line.split(","); return Tuple4.of(fields[0], fields[1], Integer.parseInt(fields[2]), Long.parseLong(fields[3])); })不用Lamda语句怎么改写
可以使用匿名内部类来替代 Lambda 表达式,改写后的代码如下所示:
```
.map(new MapFunction<String, Tuple4<String, String, Integer, Long>>() {
@Override
public Tuple4<String, String, Integer, Long> map(String line) throws Exception {
String[] fields = line.split(",");
return Tuple4.of(fields[0], fields[1], Integer.parseInt(fields[2]), Long.parseLong(fields[3]));
}
})
```
其中,`MapFunction` 是 Flink 提供的一个接口,用于描述一个能够将一个类型的数据转换成另外一个类型的函数。在这个例子中,`MapFunction` 将一个 `String` 类型的数据转换成一个 `Tuple4<String, String, Integer, Long>` 类型的数据。匿名内部类中的 `map` 方法实现了这个转换的逻辑。