Apache Flink 是一个开源的流处理框架,用于处理无界和有界数据流。Flink 的作业(Job)是由多个子任务(Task)组成的,这些子任务分布在集群中的不同节点上运行。每个子任务负责处理数据流的一部分。
以下是一个简单的 Flink 作业示例,展示了如何配置和提交一个 Flink 作业:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
public class SimpleFlinkJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 从数据源读取数据
DataStream<String> text = env.readTextFile("input.txt");
// 数据处理逻辑
DataStream<Integer> counts = text.map(new Tokenizer()).keyBy(0).sum(1);
// 输出结果
counts.print();
// 执行作业
env.execute("Simple Flink Job");
}
public static final class Tokenizer implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String value) {
return new Tuple2<>(value, 1);
}
}
}
通过以上方法和建议,可以有效减少 Flink Job 子任务的启动时间,提高作业的整体性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云