flink python

# Flink Python 示例代码

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings

# 创建执行环境
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
table_env = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

# 定义数据源
table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE source_table (
        id BIGINT,
        name STRING,
        age INT
    ) WITH (
        'connector' = 'datagen'
    )
""")

# 定义数据 sink
table_env.execute_sql("""
    CREATE TABLE sink_table (
        id BIGINT,
        name STRING,
        age INT
    ) WITH (
        'connector' = 'print'
    )
""")

# 数据处理逻辑
table_env.execute_sql("""
    INSERT INTO sink_table
    SELECT * FROM source_table
    WHERE age > 30
""")

# 启动任务
table_env.execute("Flink Python Example")

解释说明：

1. 创建执行环境：使用 StreamExecutionEnvironment 和 StreamTableEnvironment 来设置 Flink 的执行环境。
2. 定义数据源：通过 SQL 语句创建一个名为 source_table 的表，使用 datagen 连接器生成模拟数据。
3. 定义数据 sink：创建一个名为 sink_table 的表，使用 print 连接器将结果输出到控制台。
4. 数据处理逻辑：通过 SQL 查询从 source_table 中选择年龄大于 30 的记录，并插入到 sink_table 中。
5. 启动任务：调用 execute 方法启动 Flink 作业。

如果你需要更多关于 Flink Python 的详细信息或有其他问题，请随时告诉我！