Apache Flink 批处理模式
创始人
2024-09-04 00:35:01
0

Apache Flink 是一个用于大规模流处理和批处理的开源框架。它支持批处理模式,可以用于处理大规模的离线数据集。

以下是一个使用 Apache Flink 进行批处理的示例代码:

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

public class BatchProcessingExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 读取输入数据
        DataSource input = env.readTextFile("/path/to/input");

        // 转换数据
        input.flatMap((String line, Collector> out) -> {
            // 按空格拆分每行数据
            String[] words = line.split(" ");
            // 遍历每个单词,输出 (单词, 1)
            for (String word : words) {
                out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
            }
        })
        // 按单词分组
        .groupBy(0)
        // 求和
        .sum(1)
        // 输出结果
        .print();

        // 执行任务
        env.execute("Batch Processing Example");
    }
}

上述代码首先创建了一个 ExecutionEnvironment 对象,它是执行批处理任务的入口。然后,通过调用 readTextFile 方法读取输入数据,可以是本地文件或 HDFS 文件。接下来,使用 flatMap 方法将每行数据拆分成单词,并输出 (单词, 1) 的 Tuple2 对象。然后,按照单词分组,并使用 sum 方法对每个单词的计数求和。最后,通过调用 print 方法打印结果。最后,调用 execute 方法执行任务。

请注意,上述代码中的路径 /path/to/input 需要替换为实际的输入文件路径。

使用上述代码示例,您可以在 Apache Flink 中实现批处理模式。

相关内容

热门资讯

安卓换鸿蒙系统会卡吗,体验流畅... 最近手机圈可是热闹非凡呢!不少安卓用户都在议论纷纷,说鸿蒙系统要来啦!那么,安卓手机换上鸿蒙系统后,...
安卓系统拦截短信在哪,安卓系统... 你是不是也遇到了这种情况:手机里突然冒出了很多垃圾短信,烦不胜烦?别急,今天就来教你怎么在安卓系统里...
app安卓系统登录不了,解锁登... 最近是不是你也遇到了这样的烦恼:手机里那个心爱的APP,突然就登录不上了?别急,让我来帮你一步步排查...
安卓系统要维护多久,安卓系统维... 你有没有想过,你的安卓手机里那个陪伴你度过了无数日夜的安卓系统,它究竟要陪伴你多久呢?这个问题,估计...
windows官网系统多少钱 Windows官网系统价格一览:了解正版Windows的购买成本Windows 11官方价格解析微软...
安卓系统如何卸载app,轻松掌... 手机里的App越来越多,是不是感觉内存不够用了?别急,今天就来教你怎么轻松卸载安卓系统里的App,让...
怎么复制照片安卓系统,操作步骤... 亲爱的手机控们,是不是有时候想把自己的手机照片分享给朋友,或者备份到电脑上呢?别急,今天就来教你怎么...
安装了Anaconda之后找不... 在安装Anaconda后,如果找不到Jupyter Notebook,可以尝试以下解决方法:检查环境...
安卓系统应用怎么重装,安卓应用... 手机里的安卓应用突然罢工了,是不是让你头疼不已?别急,今天就来手把手教你如何重装安卓系统应用,让你的...
iwatch怎么连接安卓系统,... 你有没有想过,那款时尚又实用的iWatch,竟然只能和iPhone好上好?别急,今天就来给你揭秘,怎...