


Comment utiliser Apache Flink pour le traitement de flux et le calcul dans le développement PHP
Avec l'augmentation de la taille et de la complexité des données, les technologies traditionnelles de traitement par lots et d'entrepôt de données ne peuvent plus répondre aux besoins des entreprises modernes. Le traitement et l’analyse des données en temps réel sont devenus un objectif poursuivi par les data scientists et les ingénieurs. Apache Flink est un moteur de traitement de flux et de calcul qui peut être utilisé pour le traitement de flux de données en temps réel, avec un débit élevé, une faible latence et une tolérance aux pannes. Cet article explique comment utiliser Flink pour le traitement et le calcul des flux dans le développement PHP.
Qu'est-ce qu'Apache Flink ?
Apache Flink est un moteur de traitement de flux et de calcul qui prend en charge plusieurs langages et API. Il est conçu pour gérer des flux de données et peut traiter des milliards de données en quelques secondes. Flink adopte un modèle de traitement de flux distribué, qui peut traiter des données statiques et dynamiques en même temps et effectuer des tâches complexes de traitement et d'analyse de données sur des flux en temps réel. De plus, Flink prend également en charge plusieurs modes de calcul tels que le traitement par lots, l'apprentissage automatique, le traitement graphique et le traitement d'événements complexes.
Utilisation des capacités de traitement de flux et de calcul de Flink en PHP
Bien que PHP soit un langage de développement Web couramment utilisé, il a de faibles capacités de traitement et d'analyse de données à grande échelle. Par conséquent, un moteur de traitement de flux et de calcul est nécessaire pour améliorer sa capacité à gérer des données à grande échelle. Vous pouvez utiliser la bibliothèque PHP d'Apache Flink et utiliser les capacités de traitement de flux et de calcul de Flink en PHP, améliorant ainsi la capacité de PHP à traiter des données à grande échelle.
Étape 1 : Installer Apache Flink
Vous devez d’abord installer Flink, qui peut être téléchargé à partir du site officiel de Flink. Une fois téléchargés, ils peuvent être extraits dans n'importe quel répertoire. Par exemple, nous pouvons les extraire dans le répertoire /home/user/apache-flink.
Étape 2 : Installer l'application PHP
Vous devez créer une application PHP et installer les dépendances associées. Par exemple, utilisez Composer pour installer les dépendances PHP. Vous pouvez utiliser Composer pour créer un fichier appelé composer.json qui contient toutes les dépendances requises. Par exemple :
{ "require": { "flink/php-client": "^3.0" } }
De plus, la dépendance php-client doit être ajoutée au fichier composer.json. Par exemple :
"repositories": [ { "type": "vcs", "url": "https://github.com/apache/flink.git" } ]
Étape 3 : Utiliser Apache Flink dans une application PHP
Pour utiliser Apache Flink pour le traitement des flux et les calculs, vous devez configurer un client connecté à Flink. En PHP, vous pouvez créer un objet client en utilisant la classe flinkclientClient. Par exemple :
$client = new linkclientClient('localhost', 8081);
Une fois le client connecté à Flink, vous pouvez utiliser l'API flinkJobSubmissionService et la classe flinkJobClient pour soumettre des tâches et traiter les résultats. Par exemple :
$jarFilePath = '/home/user/WordCount.jar'; $jobArgs = 'input-file output-file'; $jobClient = $client->getJobSubmissionService(); $job = $jobClient->submitJar($jarFilePath, $jobArgs); $jobStatus = $jobClient->getStatus($job->getJobID()); while (!$jobStatus->isTerminalState()) { sleep(1); $jobStatus = $jobClient->getStatus($job->getJobID()); } $results = $jobClient->getJobResult($job->getJobID());
Ce code soumettra un travail appelé WordCount qui lit du texte à partir d'un fichier d'entrée et écrit les résultats dans un fichier de sortie. Le résultat de l'exécution du travail peut être obtenu en appelant la fonction getJobResult() sur l'objet $jobClient.
Résumé
Apache Flink est un puissant moteur de traitement de flux et de calcul qui peut être utilisé pour le traitement de flux de données en temps réel avec un débit élevé, une faible latence et une tolérance aux pannes. L'utilisation d'Apache Flink dans le développement PHP peut améliorer la capacité de PHP à traiter des données à grande échelle. Cet article fournit quelques étapes de base pour utiliser les capacités de traitement de flux et de calcul de Flink. J'espère que les lecteurs pourront apprendre de cet article comment utiliser Apache Flink pour le traitement des flux et le calcul.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Stock Market GPT
Recherche d'investissement basée sur l'IA pour des décisions plus intelligentes

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds



L'URL de visualisation gratuite de Nekoanime est https://nekoanime.org/. La plate-forme fournit des ressources d'animation nouvelles et anciennes couvrant une variété de types et de régions. Il prend en charge les sous-titres multi-langues, a une interface claire, une recherche rapide, est adaptée aux terminaux mobiles, à la lecture en douceur et prend en charge la commutation multi-définition.

ThecurrentPageUrlinPhpisobtedBycombining $ _server ['https'], $ _ serveur ['http_host'], et $ _server ['request_uri'] toformthefurLincludingProtocol, domain, chemin et questring.

FataleRrorsInphPhaltexEcutionAndCannotBecaughtByTry-Catchblocks.2.UseRegister_Shutdown_Function () TODETECTFATALERRORSVIAERROR_GET_LAST () ANDRESPONDAPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPROPTOR

Utilisez la fonction Array_Unique () pour supprimer les valeurs en double dans le tableau, conserver les éléments d'apparence et convaincre les tableaux d'indexation et associatifs, par exemple: $ fruits = ['pomme', 'banana', 'Apple', 'Orange', 'Banana']; $ UNIQUE_FRUITS = Array_Unique ($ fruits); Le résultat est [«pomme», «banane», «orange»]; Cette fonction conserve le nom de clé d'origine, si vous avez besoin de réindexer, vous pouvez utiliser array_values (); Notez qu'il est basé sur la comparaison des chaînes et que les types mixtes peuvent affecter les résultats. Si vous devez vérifier strictement, il est recommandé de le traiter dans une boucle personnalisée.

UsepreparedstatementsWithpDoOrMysqlitoseParatesqllogicfromdata, empêchant le point de vue

Le constructeur __Contruct () est automatiquement exécuté lorsque l'objet est créé et utilisé pour l'initialisation, tel que l'attribution ou l'établissement de connexions; 2. Le destructeur __Drestruct () est appelé lorsque l'objet est détruit et est utilisé pour libérer des ressources, tels que la fermeture d'un fichier. Les deux gèrent conjointement le cycle de vie de l'objet PHP.

Le générateur enregistre efficacement la mémoire en sortissant des valeurs une par une plutôt que de renvoyer le tableau complet à la fois. Utilisez la fonction de rendement pour retourner l'objet générateur, générer des valeurs selon les besoins et éviter une grande quantité de mémoire consommatrice de données.

Le portail de requête rapide du moteur de recherche Yandex est https://yandex.com/. La plate-forme fournit des suggestions de recherche de contenu multi-langues et multi-types et de recherche en temps réel, et prend en charge les services avancés de grammaire et de région, de traduction intégrée, de stockage cloud et d'autres outils.
