示例代码：使用golang进行flink开发

雨点打透心脏的1/2处 2024-03-25 12:36 88阅读 0赞

以下是一个使用 Golang 进行 Flink 开发的简单示例代码：

package main
    
    import (
        "context"
        "encoding/json"
        "log"
        "time"
    
        "github.com/apache/flink-ai-extended/pkg/client"
        "github.com/apache/flink-ai-extended/pkg/client/endpoint"
        "github.com/apache/flink-ai-extended/pkg/config"
    )
    
    type MyEvent struct {
        
        ID      string `json:"id"`
        Type    string `json:"type"`
        Content string `json:"content"`
    }
    
    func main() {
        
        // 使用 Flink 的 REST API 进行客户端连接和操作
        conf := config.DefaultConfig()
        ep := endpoint.NewRestEndpoint("http://localhost:8081", config.DefaultConfig())
        c := client.NewFlinkClient(ep, conf)
    
        // 定义输入数据流
        input := c.Stream(context.Background(), "/path/to/input")
    
        // 定义处理函数
        process := input.Map(func(value []byte) ([]byte, error) {
        
            var event MyEvent
            if err := json.Unmarshal(value, &event); err != nil {
        
                return nil, err
            }
            // 处理逻辑
            event.Content = "Processed: " + event.Content
            return json.Marshal(event)
        })
    
        // 定义输出数据流
        output := c.Stream(context.Background(), "/path/to/output")
    
        // 将处理后的数据写入输出流
        process.To(output)
    
        // 执行作业
        if err := c.Execute(context.Background(), "/path/to/job"); err != nil {
        
            log.Fatalf("Failed to execute job: %v", err)
        }
    
        // 等待作业结束
        jobStatus := client.JobStatusInProgress
        for jobStatus == client.JobStatusInProgress {
        
            jobStatus, err := c.GetJobStatus(context.Background(), "/path/to/job")
            if err != nil {
        
                log.Fatalf("Failed to get job status: %v", err)
            }
            time.Sleep(time.Second)
        }
    
        log.Printf("Job finished with status: %v", jobStatus)
    }

以上示例代码使用 Flink 的 REST API 连接到 Flink 作业集群，并定义了一个输入数据流和一个输出数据流。然后，使用 Map 操作对输入数据进行处理，并将处理后的数据写入输出数据流。最后，执行作业并等待作业结束。

请注意，以上示例代码仅供参考，具体实现可能会因为您的实际需求而有所不同。