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這篇文章給大家分享的是有關(guān)flink batch dataset的示例代碼的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,一起跟隨小編過來看看吧。
package hgs.flink_lesson import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode import org.apache.flink.api.common.accumulators.Accumulator import org.apache.flink.api.common.accumulators.IntCounter import scala.collection.immutable.List import scala.collection.mutable.ListBuffer import scala.collection.immutable.HashMap //import StreamExecutionEnvironment.class object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val params = ParameterTool.fromArgs(args) //1.獲得一個(gè)執(zhí)行環(huán)境,如果是Streaming則換成StreamExecutionEnvironment val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //這樣會(huì)得到當(dāng)前環(huán)境下的配置 env.getConfig.setGlobalJobParameters(params) println(params.get("input")) println(params.get("output")) val text = if(params.has("input")){ //2.加載或者創(chuàng)建初始化數(shù)據(jù) env.readTextFile(params.get("input")) }else{ println("Please specify the input file directory.") return } println("lines "+text.count()) val ac = new IntCounter //3.在數(shù)據(jù)上指明操作類型 val counts = text.flatMap{ _.toLowerCase().split("\\W+").filter{_.nonEmpty}} //這里與spark的算子的groupBy有點(diǎn)不同,這邊要用數(shù)組類似的下標(biāo)來確定根據(jù)什么進(jìn)行分組 .map{(_,1)}.groupBy(0).reduceGroup(it=>{ val tuple = it.next() var cnt = tuple._2 val ch = tuple._1 while(it.hasNext){ cnt= cnt+it.next()._2 } (ch,cnt)}) //指明計(jì)算后的數(shù)據(jù)結(jié)果放到哪個(gè)位置 //4.counts.print() counts.writeAsCsv("file:/d:/re.txt", "\n", " ",WriteMode.OVERWRITE) //5.觸發(fā)程序執(zhí)行 env.execute("Scala WordCount Example") // } }
感謝各位的閱讀!關(guān)于“flink batch dataset的示例代碼”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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