栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 前沿技术 > 大数据 > 大数据系统

flink基本程序架构

flink基本程序架构

object TableApiTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // TODO 1.创建环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)

    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    // TODO 2.1 基于老版本planner的流处理
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useOldPlanner()
      .inStreamingMode()
      .build()

    val oldStreamTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env,settings)

    // TODO 2.2 基于老版本的批处理
    val batchEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val oldBatchTableEnv = BatchTableEnvironment.create(batchEnv)

    // TODO 2.3 基于blink planner的流处理
    val blinkStreamSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner()
      .inStreamingMode()
      .build()
    val blinkStreamTableEnv = StreamTableEnvironment.create(env,blinkStreamSettings)

    // TODO 2.4 基于blink planner的批处理
    val blinkBatchSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner()
      .inStreamingMode()
      .build()
    val blinkBatchTableEnv = TableEnvironment.create(blinkBatchSettings)
  }

}
转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/327118.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号