网站建设关键词排名优化,虚拟主机和vps的区别,网站建设建站,教育机构logo大纲 sourceMapSplittingMapping ReduceKeyingReducing 完整代码结构参考资料 在《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》一文中#xff0c;我们看到Hadoop在处理大数据时的MapReduce过程。 本节介绍的DataStream API#xff0c;则使用了类似的结构。
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为了方便我们看到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。
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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。
from pyflink.common import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionModeword_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 fileenv.set_parallelism(1)source_type_info Types.STRING()# define the sourcesource env.from_collection(word_count_data, source_type_info)可以使用下面指令输出source内容 source.print()A C B
A E B
E C DMap
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 def split(line):for s in line.split():yield ssplitted source.flat_map(split) 上述splitted的结构输出是
A
C
B
A
E
B
E
C
DMapping
Mapping的操作就是将之前的数组结构转换成map结构
mappedsplitted.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。
(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ShufflingSorting它会将相同key的数据进行分区以供后面reducing操作使用。 keyedmapped.key_by(lambda i: i[0]) 可以看到keyed数据已经经过排序和聚合了。
(A,1)
(A,1)
(B,1)
(B,1)
(C,1)
(C,1)
(D,1)Reducing reducedkeyed.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。
(A,2)
(B,2)
(C,2)
(D,1)
(E,2)完整代码
from pyflink.common import Types
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, RuntimeExecutionModeword_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 fileenv.set_parallelism(1)source_type_info Types.STRING()# define the sourcesource env.from_collection(word_count_data, source_type_info)# source.print()def split(line):for s in line.split():yield ssplitted source.flat_map(split) # splitted.print()mappedsplitted.map(lambda i: (i, 1), Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()]))# mapped.print()keyedmapped.key_by(lambda i: i[0]) # keyed.print()reducedkeyed.reduce(lambda i, j: (i[0], i[1] j[1]))# define the sinkreduced.print()# submit for executionenv.execute()if __name__ __main__:word_count()结构 参考资料
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/python/datastream_tutorial/
