PYFLINK 基础 (一):运行相关（一）PYFLINK安装与本地运行(WINDOWS10)(TABLE demo)

来源：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/python/table_api_tutorial/

一 安装环境与安装

您需要一台具有以下功能的计算机：

• Java 8 or 11
• Python 3.6, 3.7 or 3.8

使用Python Table API需要安装PyFlink，它已经被发布到 PyPi，您可以通过如下方式安装PyFlink：

$ python -m pip install apache-flink

安装PyFlink后，您便可以编写Python Table API作业了。

二 编写一个Flink Python Table API程序 

编写Flink Python Table API程序的第一步是创建TableEnvironment。这是Python Table API作业的入口类。

exec_env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
exec_env.set_parallelism(1)
t_config = TableConfig()
t_env = BatchTableEnvironment.create(exec_env, t_config)

接下来，我们将介绍如何创建源表和结果表。

t_env.connect(FileSystem().path('C:\\Users\\DELL\\Desktop\\PYFLINK\\input.csv')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('C:\\Users\\DELL\\Desktop\\PYFLINK\\ouput.csv')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field_delimiter('\t')
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .create_temporary_table('mySink')

 

上面的程序展示了如何创建及在ExecutionEnvironment中注册表名分别为mySource和mySink的表。 其中，源表mySource有一列: word，该表代表了从输入文件input.csv中读取的单词； 结果表mySink有两列: word和count，该表会将计算结果输出到文件output.csv中，字段之间使用\t作为分隔符。

接下来，我们介绍如何创建一个作业：该作业读取表mySource中的数据，进行一些变换，然后将结果写入表mySink。

最后，需要做的就是启动Flink Python Table API作业。上面所有的操作，比如创建源表 进行变换以及写入结果表的操作都只是构建作业逻辑图，只有当execute_insert(sink_name)被调用的时候， 作业才会被真正提交到集群或者本地进行执行。

from pyflink.table.expressions import lit

tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

该教程的完整代码如下:

from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment
from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem
from pyflink.table.expressions import lit
from pyflink.table import (
    TableConfig,
    DataTypes,
    BatchTableEnvironment
)


exec_env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
exec_env.set_parallelism(1)
t_config = TableConfig()
t_env = BatchTableEnvironment.create(exec_env, t_config)

t_env.connect(FileSystem().path('C:\\Users\\DELL\\Desktop\\PYFLINK\\input.csv')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())) \
    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('C:\\Users\\DELL\\Desktop\\PYFLINK\\ouput.csv')) \
    .with_format(OldCsv()
                 .field_delimiter('\t')
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .with_schema(Schema()
                 .field('word', DataTypes.STRING())
                 .field('count', DataTypes.BIGINT())) \
    .create_temporary_table('mySink')

tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

from pyflink.table import EnvironmentSettings, TableEnvironment,BatchTableEnvironment

environment_settings = EnvironmentSettings.new_instance().use_blink_planner().in_batch_mode().build()
t_env = BatchTableEnvironment.create(environment_settings=environment_settings)
t_env.get_config().get_configuration().set_string('parallelism.default', '1')

t_env.execute_sql("""
         CREATE TABLE mySource (
           word STRING
         ) WITH (
           'connector' = 'filesystem',
           'format' = 'csv',
           'path' = 'C:\\Users\\DELL\\Desktop\\PYFLINK\\input.csv'
         )
     """

)



t_env.execute_sql("""
         CREATE TABLE mySink (
           word STRING,
           `count` BIGINT
         ) WITH (
           'connector' = 'filesystem',
           'format' = 'csv',
           'path' = 'C:\\Users\\DELL\\Desktop\\PYFLINK\\word_count_output.csv'
         )
     """)
#
#t_env.from_path('mySource') \
#    .group_by('word') \
#    .select('word, count(1)') \
#    .execute_insert('mySink').wait()
#

from pyflink.table.expressions import lit
tab = t_env.from_path('mySource')
tab.group_by(tab.word) \
   .select(tab.word, lit(1).count) \
   .execute_insert('mySink').wait()

 

三 执行一个Flink Python Table API程序

首先，你需要在文件 “input.csv” 中准备好输入数据。你可以选择通过如下命令准备输入数据：

input.csv

flink
pyflink
flink

接下来，可以在命令行中运行作业（假设作业名为WordCount.py）（注意：如果输出结果文件“output.csv”已经存在，你需要先删除文件，否则程序将无法正确运行起来）：

$ python WordCount.py

上述命令会构建Python Table API程序，并在本地mini cluster中运行。如果想将作业提交到远端集群执行， 可以参考作业提交示例。

最后，你可以通过如下命令查看你的运行结果：

ouput.csv

flink    2
pyflink    1