Flink有python的SDK入门教程

Apache Flink 确实支持 Python 开发，主要通过 PyFlink 这个模块来实现。PyFlink 允许你使用 Python 编写、提交和管理 Flink 的数据流处理和批处理任务，非常适合喜欢用 Python 进行大数据开发的人。

下面是一份详细的 PyFlink 入门教程，包括安装、环境准备、Hello World 示例和一些常见问题的解答。

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1. PyFlink 安装

环境要求：

• Python 3.7–3.11（推荐 3.8+）
• Java 1.8 或以上（建议 Java 11）
• 建议使用虚拟环境，如 venv 或 conda，以避免依赖冲突。

步骤一：安装 Java 环境（Ubuntu/Linux）

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-11-jdk

步骤二：新建 Python 虚拟环境并激活

python3 -m venv pyflink-env
source pyflink-env/bin/activate

步骤三：用 pip 安装 PyFlink

pip install apache-flink

2. 验证安装

在终端输入以下命令，确认可以正常导入和显示版本：

python -c "import pyflink; print(pyflink.__version__)"

3. 第一个 PyFlink Hello World

写一个简单的 WordCount 程序，熟悉基本用法。

保存为 word_count.py

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.common.typeinfo import Types

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()

# 创建数据流
text = env.from_collection(
    collection=["hello world", "hello PyFlink"],
    type_info=Types.STRING()
)

# 转换和统计单词出现次数
counts = (
    text.flat_map(lambda s: s.split(), output_type=Types.STRING())
        .map(lambda w: (w, 1), output_type=Types.TUPLE([Types.STRING(), Types.INT()])))
results = counts.key_by(lambda x: x[0]).reduce(lambda a, b: (a, a + b))

results.print()

env.execute("word_count_example")

运行：

python word_count.py

如果输出如下，表示环境和功能都正常：

('hello', 2)
('world', 1)
('PyFlink', 1)

4. 常见问题排查

• Java 环境不同步：确保 JAVA_HOME 设置正确，且和本机 Java 版本一致。
• 端口冲突或内存不足：可以通过设置 env.set_parallelism(1) 降低资源需求。

5. 进阶阅读

• 官方 PyFlink 文档快速入门（英文）
• 中文 PyFlink 官方文档
• 可继续学习 PyFlink Table API、连接 Kafka、与 SQL 集成等。

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总结：PyFlink 提供了较完善的 Python SDK 和类 PySpark 的开发体验，非常适合 Python 用户入门分布式数据流。建议按上述步骤搭建环境，亲自运行代码，加深理解。