0基础学习PyFlink——使用DataStream进行字数统计

大纲

《0基础学习PyFlink------模拟Hadoop流程》一文中,我们看到Hadoop在处理大数据时的MapReduce过程。

本节介绍的DataStream API,则使用了类似的结构。

source

为了方便,我们依然使用from_collection从内存中读取数据。

和使用Table API类似,我们给from_collection传递的第二参数是每行数据类型。本例中是String,即"A C B"的类型。

python 复制代码
from pyflink.common import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionMode

word_count_data = ["A C B",
                   "A E B",
                   "E C D"]

def word_count():
    env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
    env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.BATCH)
    # write all the data to one file
    env.set_parallelism(1)

    source_type_info = Types.STRING()
    # define the source
    source = env.from_collection(word_count_data, source_type_info)

可以使用下面指令输出source内容

python 复制代码
    source.print()
bash 复制代码
A C B
A E B
E C D

Map

和上图一样,Map由Splitting和Mapping组成。它们分别将数据切割成做小运算单元,和生成map结构。

Splitting

python 复制代码
    def split(line):
        for s in line.split():
            yield s
            
    splitted = source.flat_map(split) 

上述splitted的结构输出是

bash 复制代码
A
C
B
A
E
B
E
C
D

Mapping

Mapping的操作就是将之前的数组结构转换成map结构

python 复制代码
mapped=splitted.map(lambda i: (i, 1), Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))

mapped的输出值如下,可以看到它还是按我们输入数据的顺序排列的。

bash 复制代码
(A,1)
(C,1)
(B,1)
(A,1)
(E,1)
(B,1)
(E,1)
(C,1)
(D,1)

Reduce

Keying

这一步对应于上图中的Shuffling&Sorting,它会将相同key的数据进行分区,以供后面reducing操作使用。

python 复制代码
    keyed=mapped.key_by(lambda i: i[0]) 

可以看到keyed数据已经经过排序和聚合了。

bash 复制代码
(A,1)
(A,1)
(B,1)
(B,1)
(C,1)
(C,1)
(D,1)

Reducing

python 复制代码
 reduced=keyed.reduce(lambda i, j: (i[0], i[1] + j[1]))

reduce的方法有如下注释

Applies a reduce transformation on the grouped data stream grouped on by the given

key position. The ReduceFunction will receive input values based on the key value.

Only input values with the same key will go to the same reducer.

特别是最后一句非常有用"Only input values with the same key will go to the same reducer"(只有相同Key的输入数据才会进入相同的Reducer中)。这句话意味着上述Keyed的数据会被分组执行,于是就不会出现计算错乱。

bash 复制代码
(A,2)
(B,2)
(C,2)
(D,1)
(E,2)

完整代码

python 复制代码
from pyflink.common import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionMode

word_count_data = ["A C B",
                   "A E B",
                   "E C D"]

def word_count():
    env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
    env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.BATCH)
    # write all the data to one file
    env.set_parallelism(1)

    source_type_info = Types.STRING()
    # define the source
    source = env.from_collection(word_count_data, source_type_info)
    # source.print()

    def split(line):
        for s in line.split():
            yield s
            
    splitted = source.flat_map(split) 
    # splitted.print()
    mapped=splitted.map(lambda i: (i, 1), Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))
    # mapped.print()
    keyed=mapped.key_by(lambda i: i[0]) 
    # keyed.print()
    reduced=keyed.reduce(lambda i, j: (i[0], i[1] + j[1]))

    # define the sink
    reduced.print()

    # submit for execution
    env.execute()

if __name__ == '__main__':
    word_count()

结构

参考资料

相关推荐
TF男孩5 小时前
ARQ:一款低成本的消息队列,实现每秒万级吞吐
后端·python·消息队列
该用户已不存在10 小时前
Mojo vs Python vs Rust: 2025年搞AI,该学哪个?
后端·python·rust
阿里云大数据AI技术10 小时前
大数据公有云市场第一,阿里云占比47%!
大数据
站大爷IP12 小时前
Java调用Python的5种实用方案:从简单到进阶的全场景解析
python
Lx35214 小时前
Hadoop容错机制深度解析:保障作业稳定运行
大数据·hadoop
用户83562907805117 小时前
从手动编辑到代码生成:Python 助你高效创建 Word 文档
后端·python
c8i17 小时前
python中类的基本结构、特殊属性于MRO理解
python
liwulin050618 小时前
【ESP32-CAM】HELLO WORLD
python
Doris_202318 小时前
Python条件判断语句 if、elif 、else
前端·后端·python
Doris_202318 小时前
Python 模式匹配match case
前端·后端·python