Flink 解释器

原文链接 : http://zeppelin.apache.org/docs/0.7.2/interpreter/flink.html

译文链接 : https://www.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030795

贡献者 : 片刻 ApacheCN Apache中文网

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	值	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()

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