Flink API 大全：剖析不同层次的开发接口

人工智能

2023-11-16 13:08:29

在浩瀚的数据处理领域，Apache Flink 犹如一颗璀璨的明珠，以其出色的性能和强大的功能著称。Flink 能够处理海量数据流，并实时计算结果，因此在各种数据处理场景中备受欢迎。

Flink 提供了多种编程接口（API），方便开发者根据具体需求选择最合适的开发方式。这些 API 可以分为两大类：

低级 API： Java API、Scala API 和 Python API。这些 API 允许开发者直接操作 Flink 的底层数据结构，因此提供了最大的灵活性。但是，这也意味着开发者需要对 Flink 的内部机制有更深入的了解。
高级 API： Table API 和 SQL API。这些 API 允许开发者使用更直观的查询语言来编写 Flink 程序，从而降低了开发难度。但是，这些 API 的灵活性略逊于低级 API。

在本文中，我们将详细介绍 Flink 的各种 API，帮助您选择最适合自己需求的开发方式。

Java API

Java API 是 Flink 最基础的 API，也是使用最为广泛的 API。Java API 提供了一套丰富的操作符，涵盖了数据源、转换、窗口、聚合等各种数据处理功能。

Java API 的使用方式与 Java 中的普通类和方法非常相似，因此对于 Java 开发者来说非常容易上手。

// 创建一个执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 读取数据源
DataSet<String> lines = env.readTextFile("hdfs://localhost:9000/input.txt");

// 过滤数据
DataSet<String> filteredLines = lines.filter(new FilterFunction<String>() {
  @Override
  public boolean filter(String value) {
    return value.contains("error");
  }
});

// 聚合数据
DataSet<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = filteredLines.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
  @Override
  public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
    String[] words = value.split(" ");
    for (String word : words) {
      out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
    }
  }
})
.groupBy(0)
.sum(1);

// 打印结果
wordCounts.print();

Scala API

Scala API 与 Java API 非常相似，只是使用了 Scala 语言而不是 Java 语言。Scala API 的优势在于，它提供了更简洁的语法，从而可以减少代码量。

// 创建一个执行环境
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 读取数据源
val lines = env.readTextFile("hdfs://localhost:9000/input.txt")

// 过滤数据
val filteredLines = lines.filter(_.contains("error"))

// 聚合数据
val wordCounts = filteredLines.flatMap(_.split(" "))
  .map((_, 1))
  .groupBy(_._1)
  .sum(_._2)

// 打印结果
wordCounts.print()

Python API

Python API 是 Flink 近年来才推出的 API，但它已经迅速成为最受欢迎的 Flink API 之一。Python API 的优势在于，它使用 Python 语言，Python 语言是一种简单易学的语言，并且拥有丰富的库和工具。

# 创建一个执行环境
env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()

# 读取数据源
lines = env.read_text_file("hdfs://localhost:9000/input.txt")

# 过滤数据
filtered_lines = lines.filter(lambda line: "error" in line)

# 聚合数据
word_counts = filtered_lines.flat_map(lambda line: line.split(" ")) \
  .map(lambda word: (word, 1)) \
  .group_by(lambda key, value: key) \
  .sum(lambda key, value: value)

# 打印结果
word_counts.print()

Table API

Table API 是 Flink 中的另一种高级 API。Table API 使用类似于 SQL 的语法，因此对于熟悉 SQL 的开发者来说非常容易上手。

-- 创建一个表
CREATE TABLE my_table (
  word STRING,
  count BIGINT
);

-- 插入数据
INSERT INTO my_table
SELECT word, COUNT(*)
FROM lines
WHERE word LIKE '%error%'
GROUP BY word;

-- 查询数据
SELECT * FROM my_table;

SQL API

SQL API 是 Flink 中的另一种高级 API。SQL API 与 Table API 非常相似，但它使用标准的 SQL 语法。

-- 创建一个表
CREATE TABLE my_table (
  word STRING,
  count BIGINT
);

-- 插入数据
INSERT INTO my_table
SELECT word, COUNT(*)
FROM lines
WHERE word LIKE '%error%'
GROUP BY word;

-- 查询数据
SELECT * FROM my_table;