Apache Zeppelin 中 Flink 解释器

2024-05-23 22:48

本文主要是介绍Apache Zeppelin 中 Flink 解释器,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!

概述

Apache Flink是分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错。Flink还在流式引擎之上构建批处理,覆盖本机迭代支持,托管内存和程序优化。

 

如何启动本地Flink群集,来测试解释器

Zeppelin配有预配置的flink-local解释器,它在您的机器上以本地模式启动Flink,因此您不需要安装任何东西。

 

如何配置解释器来指向Flink集群

在“解释器”菜单中,您必须创建一个新的Flink解释器并提供下一个属性:

属性
描述
host local 运行JobManager的主机名。'local'在本地模式下运行flink(默认)
port 6123 运行JobManager的端口

有关Flink配置的更多信息,可以在这里找到。

 

如何测试它的工作

您可以在Zeppelin Tutorial文件夹中找到Flink使用的示例,或者尝试以下字数计数示例,方法是使用Till Rohrmann演示文稿中的Zeppelin笔记本 与Apache Flink for Apache Flink Meetup进行交互式数据分析。

% sh
rm  10.txt .utf - 8
wget http: / / www.gutenberg.org / ebooks / 10.txt .utf - 8
% flink
case  class  WordCount(word: String, frequency:  Int )
val bible:DataSet[String]  =  benv.readTextFile( "10.txt.utf-8" )
val partialCounts: DataSet[WordCount]  =  bible.flatMap{
     line  = >
         """\b\w+\b""" .r.findAllIn(line). map (word  = > WordCount(word,  1 ))
/ /  line.split( " " ). map (word  = > WordCount(word,  1 ))
}
val wordCounts  =  partialCounts.groupBy( "word" ). reduce {
     (left, right)  = > WordCount(left.word, left.frequency  +  right.frequency)
}
val result10  =  wordCounts.first( 10 ).collect()

这篇关于Apache Zeppelin 中 Flink 解释器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/996634

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