0基础学习PyFlink——使用datagen生成流式数据

2023-11-03 01:12
文章标签 基础 数据 学习 使用 生成 流式 pyflink datagen

本文主要是介绍0基础学习PyFlink——使用datagen生成流式数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

大纲

  • 可控参数
    • 字段级规则
      • 生成方式
      • 数值控制
      • 时间戳控制
    • 表级规则
      • 生成速度
      • 生成总量
  • 结构
    • 生成环境
    • 定义行结构
      • 定义表信息
  • 案例
    • 随机Int型
    • 顺序Int型
    • 随机型Int数组
    • 带时间戳的多列数据
  • 完整代码
  • 参考资料

在研究Flink的水印（WaterMark）技术之前，我们可能需要Flink接收到流式数据，比如接入Kafka等。这就要求引入其他组件，增加了学习的难度。而Flink自身提供了datagen连接器，它可以用于生成流式数据，让问题内聚在Flink代码内部，从而降低学习探索的难度。
本节我们就介绍如何使用datagen生成数据。

可控参数

我们可以使用option方法控制生成的一些规则，主要分为“字段级规则”和“表级规则”。

字段级规则

顾名思义，字段级规则是指该规则作用于具体哪个字段，这就需要指明字段的名称——fields.col_name。

生成方式

字段的生成方式由下面的字符串形式来控制（#表示字段的名称，下同）

fields.#.kind

可选值有：

  • random：随机方式，比如5,2,1,4,6……。
  • sequence：顺序方式，比如1,2,3,4,5,6……。

数值控制

如果kind是sequence，则数值控制使用：

  • fields.#.start：区间的起始值。
  • fields.#.end：区间的结束值。

如果配置了这个两个参数，则会生成有限个数的数据。

如果kind是random，则数值控制使用：

  • fields.#.min：随机算法会选取的最小值。
  • fields.#.max：随机算法会选取的最大值。

时间戳控制

fields.#.max-past仅仅可以用于TIMESTAMP和TIMESTAMP_LTZ类型的数据。它表示离现在时间戳最大的时间差，这个默认值是0。TIMESTAMP和TIMESTAMP_LTZ只支持random模式生成，这就需要控制随机值的区间。如果区间太小，我们生成的时间可能非常集中。后面我们会做相关测试。

表级规则

生成速度

rows-per-second表示每秒可以生成几条数据。

生成总量

number-of-rows表示一共可以生成多少条数据。如果这个参数不设置，则表示可以生成无界流。

结构

生成环境

我们需要流式环境，而datagen是Table API的连接器，于是使用流式执行环境创建一个流式表环境。

    stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)

定义行结构

    schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()).build()

这个结构以及支持的生成模式是：

TypeSupported Generators
BOOLEANrandom
CHARrandom / sequence
VARCHARrandom / sequence
BINARYrandom / sequence
VARBINARYrandom / sequence
STRINGrandom / sequence
DECIMALrandom / sequence
TINYINTrandom / sequence
SMALLINTrandom / sequence
INTrandom / sequence
BIGINTrandom / sequence
FLOATrandom / sequence
DOUBLErandom / sequence
DATErandom
TIMErandom
TIMESTAMPrandom
TIMESTAMP_LTZrandom
INTERVAL YEAR TO MONTHrandom
INTERVAL DAY TO MONTHrandom
ROWrandom
ARRAYrandom
MAPrandom
MULTISETrandom

定义表信息

下面这个例子就是给seed字段按随机模式，生成seed_min和seed_max之间的数值，并且每秒生成rows_per_second行。

    table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('fields.seed.min', str(seed_min)) \.option('fields.seed.max', str(seed_max)) \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()

案例

随机Int型

每秒生成5行数据，每行数据中seed字段值随机在最小值0和最大值100之间。由于没有指定number-of-rows，生成的是无界流。

def gen_random_int():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 0seed_max = 100rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()).build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('fields.seed.min', str(seed_min)) \.option('fields.seed.max', str(seed_max)) \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()

+----+-------------+
| op |        seed |
+----+-------------+
| +I |          25 |
| +I |          28 |
| +I |          73 |
| +I |          68 |
| +I |          40 |
| +I |          55 |
| +I |           6 |
| +I |          41 |
| +I |          16 |
| +I |          19 |
……

顺序Int型

每秒生成5行数据，每行数据中seed字段值从1开始递增，一直自增到10。由于设置了最大和最小值，生成的是有界流。

def gen_sequence_int():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 1seed_max = 10rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()).build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'sequence') \.option('fields.seed.start', str(seed_min)) \.option('fields.seed.end', str(seed_max)) \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()

+----+-------------+
| op |        seed |
+----+-------------+
| +I |           1 |
| +I |           2 |
| +I |           3 |
| +I |           4 |
| +I |           5 |
| +I |           6 |
| +I |           7 |
| +I |           8 |
| +I |           9 |
| +I |          10 |
+----+-------------+
10 rows in set

随机型Int数组

每秒生成5行数据，每行数据中seed字段是一个Int型数组，数组里面的每个元素也是随机的。

def gen_random_int_array():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.ARRAY(DataTypes.INT())) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()

+----+--------------------------------+
| op |                           seed |
+----+--------------------------------+
| +I | [625785630, -933999461, -48... |
| +I | [2087310154, 1602723641, 19... |
| +I | [1299442620, -613376781, -8... |
| +I | [2051511574, 246258035, -16... |
| +I | [2029482070, -1496468635, -... |
| +I | [1230213175, -1506525784, 7... |
| +I | [501476712, 1901967363, -56... |
……

带时间戳的多列数据

每秒生成5行数据，每行数据中seed字段值随机在最小值0和最大值100之间；timestamp字段随机在当前时间戳和“当前时间戳+max-past”之间。

def gen_random_int_and_timestamp():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 0seed_max = 100rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()) \.column('timestamp', DataTypes.TIMESTAMP()) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('fields.seed.min', str(seed_min)) \.option('fields.seed.max', str(seed_max)) \.option('fields.timestamp.kind', 'random') \.option('fields.timestamp.max-past', '0') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()

由于max-past值为0，所以我们看到上例中每秒生成的timestamp 都极接近。

+----+-------------+----------------------------+
| op |        seed |                  timestamp |
+----+-------------+----------------------------+
| +I |          66 | 2023-11-02 13:53:29.082000 |
| +I |           9 | 2023-11-02 13:53:29.146000 |
| +I |          12 | 2023-11-02 13:53:29.146000 |
| +I |          52 | 2023-11-02 13:53:29.146000 |
| +I |          29 | 2023-11-02 13:53:29.146000 |
| +I |          63 | 2023-11-02 13:53:30.066000 |
| +I |          25 | 2023-11-02 13:53:30.066000 |
| +I |          21 | 2023-11-02 13:53:30.066000 |
| +I |          24 | 2023-11-02 13:53:30.066000 |
| +I |           6 | 2023-11-02 13:53:30.066000 |
| +I |          62 | 2023-11-02 13:53:31.067000 |
| +I |          57 | 2023-11-02 13:53:31.067000 |
| +I |          44 | 2023-11-02 13:53:31.067000 |
| +I |           6 | 2023-11-02 13:53:31.067000 |
| +I |          16 | 2023-11-02 13:53:31.067000 |
……

如果我们把max-past放大到比较大的数值，timestamp也将大幅度变化。

.option('fields.timestamp.max-past', '10000')

+----+-------------+----------------------------+
| op |        seed |                  timestamp |
+----+-------------+----------------------------+
| +I |          89 | 2023-11-02 13:57:17.342000 |
| +I |          35 | 2023-11-02 13:57:10.915000 |
| +I |          32 | 2023-11-02 13:57:11.045000 |
| +I |          74 | 2023-11-02 13:57:18.407000 |
| +I |          24 | 2023-11-02 13:57:13.603000 |
| +I |          82 | 2023-11-02 13:57:12.139000 |
| +I |          41 | 2023-11-02 13:57:16.129000 |
| +I |          95 | 2023-11-02 13:57:16.592000 |
| +I |          80 | 2023-11-02 13:57:14.364000 |
| +I |          60 | 2023-11-02 13:57:18.994000 |
| +I |          56 | 2023-11-02 13:57:19.330000 |
| +I |          10 | 2023-11-02 13:57:18.876000 |
| +I |          43 | 2023-11-02 13:57:12.449000 |
| +I |          73 | 2023-11-02 13:57:13.183000 |
| +I |          17 | 2023-11-02 13:57:18.736000 |
| +I |          46 | 2023-11-02 13:57:21.368000 |
……

完整代码


from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment,RuntimeExecutionMode
from pyflink.table import StreamTableEnvironment, TableDescriptor, Schema, DataTypesdef gen_random_int():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 0seed_max = 100rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()).build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('fields.seed.min', str(seed_min)) \.option('fields.seed.max', str(seed_max)) \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_sequence_int():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 1seed_max = 10rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()).build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'sequence') \.option('fields.seed.start', str(seed_min)) \.option('fields.seed.end', str(seed_max)) \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_sequence_string():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 0seed_max = 100rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.STRING()).build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'sequence') \.option('fields.seed.start', str(seed_min)) \.option('fields.seed.end', str(seed_max)) \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_random_char():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.CHAR(4)).build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_random_int_and_timestamp():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)seed_min = 0seed_max = 100rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT()) \.column('timestamp', DataTypes.TIMESTAMP()) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('fields.seed.min', str(seed_min)) \.option('fields.seed.max', str(seed_max)) \.option('fields.timestamp.kind', 'random') \.option('fields.timestamp.max-past', '10000') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_random_int_array():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.ARRAY(DataTypes.INT())) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_random_map():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.MAP(DataTypes.STRING(), DataTypes.INT())) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_random_multiset():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.MULTISET(DataTypes.STRING())) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()def gen_random_row():stream_execute_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()stream_execute_env.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)stream_table_env = StreamTableEnvironment.create(stream_execution_environment=stream_execute_env)rows_per_second = 5schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("id", DataTypes.BIGINT()), DataTypes.FIELD("data", DataTypes.STRING())])) \.build()table_descriptor = TableDescriptor.for_connector('datagen') \.schema(schame) \.option('fields.seed.kind', 'random') \.option('rows-per-second', str(rows_per_second)) \.build()stream_table_env.create_temporary_table('source', table_descriptor)table = stream_table_env.from_path('source')table.execute().print()if __name__ == '__main__':gen_random_int_and_timestamp()

参考资料

  • https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/connectors/table/datagen/

这篇关于0基础学习PyFlink——使用datagen生成流式数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/334544。

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结

HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局（LinearLayout） 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列，Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距，达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式，且在各类尺寸屏幕上表现一致，其中交叉轴为垂直时，取值为Vert
阅读更多...
Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
阅读更多...
大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
阅读更多...
基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后，随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步，我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据，统一放到一张M
阅读更多...
关于数据埋点，你需要了解这些基本知识

关于数据埋点，你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道，你知道数据来自哪里吗？ 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点，了解一些埋点知识，能和数据分析师、技术侃大山，参与到前期的数据采集，更重要是让最终的埋点数据能为我所用，否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式，可以区分为： 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理：自动程度高的，能解决通用统计，便于统一化管理，但个性化定
阅读更多...
中文分词jieba库的使用与实景应用（一）

中文分词jieba库的使用与实景应用（一）

知识星球：https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义： 精确模式（默认模式）： 全模式： 搜索引擎模式： paddle 模式（基于深度学习的分词模式）： 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取
阅读更多...
使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1）需求： NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2）故障模拟 （1）kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 （2）删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na
阅读更多...
异构存储（冷热数据分离）

异构存储（冷热数据分离）

异构存储主要解决不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 （1）查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies （2）为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo
阅读更多...
Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可以执行磁盘数据均衡命令。（Hadoop3.x新特性） plan后面带的节点的名字必须是已经存在的，并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在，会报如下错误： 如果节点只有一个硬盘的话，不会创建均衡计划： （1）生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 （2）执行均衡计划 hd
阅读更多...
Hadoop数据压缩使用介绍

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 （1）运算密集型的Job，少用压缩 （2）IO密集型的Job，多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1）为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器 2）要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2