pyflink的安装和测试

pyflink安装

安装前提：python3.6-3.8

Python version (3.6, 3.7 or 3.8) is required for PyFlink. Please run the following command to make sure that it meets the requirements:

$ python --version

# the version printed here must be 3.6, 3.7 or 3.8

这里你可以安装python3或者Anaconda3，最后通过python -V命令查看版本信息

两种安装方式：

本次安装基于flink1.13.2版本

如果你有网络：可以直接通过命令安装

python -m pip install apache-flink==1.13.2

源码编译方式

In addition you need Maven 3 and a JDK (Java Development Kit). Flink requires at least Java 8 to build.

maven选择3.2.5版本，java选择高一点的java8版本

参考：Building Flink from Source | Apache Flink

下载源码：（这里我从其他网址下载的1.13.2的源码）

git clone https://github.com/apache/flink.git

编译：编译的过程中可能会报错，具体解决就好

mvn clean install -DskipTests 

#To speed up the build you can skip tests, QA plugins, and JavaDocs:

或者：mvn clean install -DskipTests -Dfast

编译完成后开始处理pyflink的事情

安装gcc【可选】

yum install -y gcc gcc-c++

安装依赖（flink-python目录在flink编译目录下面）

 python -m pip install -r flink-python/dev/dev-requirements.txt

然后转到 flink 源代码的根目录并运行此命令来构建和的 sdist 包和 wheel 包：apache-flink，apache-flink-libraries的 sdist 包可以在下找到。它可以按如下方式安装：apache-flink-libraries``./flink-python/apache-flink-libraries/dist/

cd flink-python; python setup.py sdist bdist_wheel; cd apache-flink-libraries; python setup.py sdist; cd ..;

如果是公司内网，这里需要配置pip源，安装的时候有依赖，因为我编译的时候使用的是虚拟机，可以上网的

python -m pip install apache-flink-libraries/dist/*.tar.gz

python -m pip install dist/*.tar.gz

通过pip list | grep flink命令查看安装效果

测试

Local-SingleJVM 模式部署

该模式多用于开发测试阶段，简单的利用 Python pyflink_job.py 命令，PyFlink 就会默认启动一个 Local-SingleJVM 的 Flink 环境来执行作业，如下：

写一个脚本：wordcount.py

from pyflink.table import DataTypes, TableEnvironment, EnvironmentSettings

from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem

from pyflink.table.expressions import lit

settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()

t_env = TableEnvironment.create(settings)

# write all the data to one file

t_env.get_config().get_configuration().set_string("parallelism.default", "1")

t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/input')) \

    .with_format(OldCsv().field('word', DataTypes.STRING())) \

    .with_schema(Schema().field('word', DataTypes.STRING())) \

    .create_temporary_table('mySource')

t_env.connect(FileSystem().path('/tmp/output')) \

    .with_format(OldCsv().field_delimiter('\t') \

    .field('word', DataTypes.STRING()) \

    .field('count', DataTypes.BIGINT())) \

    .with_schema(Schema() \

    .field('word', DataTypes.STRING()) \

    .field('count', DataTypes.BIGINT())) \

    .create_temporary_table('mySink')

tab = t_env.from_path('mySource')

tab.group_by(tab.word).select(tab.word, lit(1).count).execute_insert('mySink').wait()

在shell 命令行执行：

echo -e  "flink\npyflink\nflink" > /tmp/input

python wordcount.py

cat /tmp/output

参考：PyFlink 安装和使用

Local-SingleNode 模式部署

这种模式一般用在单机环境中进行部署，如 IoT 设备中，我们从 0 开始进行该模式的部署操作。我们进入到 flink/build-target 目录，执行如下命令:

 cd /root/flink-1.13.2/build-target/bin/

 ./start-cluster.sh

登陆http://ip:8081查看

提交作业：

/root/flink-1.13.2/build-target/bin/flink run -m localhost:8081 -py /root/wordcount.py

参考：PyFlink 作业的多种部署模式